Red Hat OpenShift es una plataforma de contenedores de Kubernetes empresarial con operaciones automatizadas integrales para gestionar implementaciones de nube híbrida y multicloud. Red Hat OpenShift está optimizada para mejorar la productividad de los desarrolladores y promover la innovación.
Para mayor información.
Para instalar un Hypervisor para la creación de un cluster en OpenShift.
Hypervisor dependiendo del sistema operativo:
- Para Linux: KVM driver
- Para macOS: hyperkit driver
- Para Windows: Hyper-V driver
- Para VirtualBox (all platforms): Minishift para VirtualBox
Para descargar Minishift: Minishift
El código en este repositorio está estructurado para entrenar una red neuronal y desplegar una app que hace uso de ella. El objetivo de este workshop es obtener los beneficios que tiene Minishift de obtener código de un repositorio centralizado y desplegarlo.
- Haz fork a este repositorio (link) para que tengas tu propia copia del proyecto y seas capaz de hacerle cambios.
- Clona tu repositorio a tu sistema local
git clone <URL de tu repo>-
Ahora un pequeño tour al pequeño proyecto que recién copiaste.
- app.py - El puno de entrada principal para nuestro programa. Minishift buscará y ejecutará éste script.
- requirements.txt - Documento de texto que contiene las dependencias que nuestro proyecto necesita instalar para que nuestro programa funcione.
- server.py – El Código que servirá para predecir.
- train.py – El código que contiene nuestra red neuronal el cual se comenzará a entrenar la primera vez que corramos nuestra app.
-
Es hora de iniciar el servidor de Openshift.
- Para iniciar el servidor de OpenShift teclea en la terminal lo siguiente.
minishift start --vm-driver <driver>
"driver" es el driver que has instalado en el pre-work para crear el ambiente virtualizado donde se creará el cluster de OpenShift. Ej. ‘hyperkit’ o ‘virtualbox’. Si solo has instalado uno, bastará que solo escribas lo siguiente.
minishift start- Una vez hecho esto te debera aparecer la dirección de la UI de OpenShift el cual copiaremos y pegaremos en nuestro buscador.
- Escribe "developer" en el username y cualquier carácter en "password".
- Has entrado a la UI de OpenShift. Ahora da click en botón que dice "Python".
- Llena los siguientes campos con los siguientes valores o con los que desees.
Project Name = keras-mnist
Project Display Name = Keras + MNIST
Application Name = mnist-recognition
Git repositopry = <Es la URL de tu repositorio de GitHub>-
Da click en "next".
-
Dirigete a "build" y luego a "logs" para que monitorees como va el build (que se hace de forma automática) de tu app.
- Una vez que el build a finalizado el entrenamiento de la red neuronal comezará. Dirigete a "Applications" > "Deployments" y luego a "logs" para que veas el status del entrenamiento de la red neuronal.
- Despues de que nuestro modelo ha terminado de entrenarse, nuestro servidor permitirá a nuestra web app hacer uso del modelo recién creado.
- Nos dirigimos a "Applications > "Routes" y ahí seleccionamos nuestra app y veremos una ruta que se a expuesto de manera automática, damos click para acceder a nuestra app.
- Ahora puedes dibujar un número y nuestra red neuronal lo clasificará.
