우선 Bucket을 생성해준다.
kubectl exec -it <INFLUXDB_POD_NAME> -- influx bucket create -n UAVData -o primary -t $INFLUXDB_TOKEN
UAV_insert.py를 이용해 데이터를 넣어준다.
python3 UAV_insert.py # 파일 내 파일 경로, 토큰을 수정해주어야 함
Jupyter Notebook(http://localhost:32088)에 접속하여 UAV_pipeline.ipynb를 실행하여, pipeline을 구축한다.
Dashboard(http://localhost:32005)에서 Feature Group을 생성하고, Training Job을 통해 모델을 학습시킨다.
UAV_deploy.yaml를 이용해 모델을 배포한다.
kubectl apply -f UAV_deploy.yaml -n kserve-test
Kserve를 통해 예측을 수행한다.
source UAV_predict.sh # 파일 내 URL을 수정해주어야 함