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我目前正在尝试在未安装 Kubernetes 和 kubeflow 的本地 jupyterlab 服务器上使用 kubeflow kale jupyter 扩展，并尝试在 GCP AI 管道服务器或任何其他 Cloud Kubeflow 管道服务器上运行我的代码管道。我可以通过 kubeflow 管道 SDK 来做到这一点（因为它具有添加主机名详细信息的功能）。但是当试图通过 kubeflow-kale 扩展来实现时，它不起作用。据我所知，我们需要提供我无法在 kubeflow-kale UI 扩展下拉字段中添加的 Kubeflow 管道服务器的主机名。我探索了很多 kubeflow-kale 材料和博客，但无法找到解决方案。几乎所有关于 Kubeflow-kale 实现的博客和资料都在 Kubeflow 托管的笔记本服务器上完成

任何人都可以帮助我解决有关 Kubeflow-kale 的以下疑问：-

  1. Kubeflow-kale 仅支持 kubeflow 托管的笔记本服务器？
  2. 如果否，我们如何提供在 GCP AI Pipelines 等远程服务器上运行管道的选项？
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过去一年在 Kubeflow wand echo 系统上花费的时间我意识到如下：

  1. Kubeflow-kale 是开源的，但不是完全免费的，在最新版本上运行 kubeflow-kale 存在问题，我们在 github 上报告了同样的问题，它可以与 Arrikito 一起使用，但 Arrikito 已获得许可

  2. 您应该能够按照他们的文档中所述逐步在本地安装 kale，但是我还没有尝试过

  3. 如果您正在寻找管道编辑器，Elyra 是更好的选择 - 免费并且他们正在添加对其他管道（如 TFX 等）的支持。

于 2020-11-26T07:39:36.837 回答