ZenML en Spaces

ZenML es un framework de MLOps extensible y de código abierto para crear pipelines de MLOps portátiles y listos para producción. Está diseñado para que los científicos de datos, los ingenieros de ML y los desarrolladores de MLOps colaboren a medida que desarrollan hacia la producción.

ZenML ofrece una sintaxis simple y flexible, es agnóstico de la nube y de las herramientas, y cuenta con interfaces/abstracciones diseñadas para flujos de trabajo de ML. Con ZenML tendrás todas tus herramientas favoritas en un solo lugar, por lo que puedes adaptar un flujo de trabajo a tus necesidades específicas.

El Hugging Face Space de ZenML te permite poner en marcha una versión desplegada de ZenML con solo unos pocos clics. En pocos minutos, tendrás este panel de ZenML predeterminado desplegado y listo para que te conectes desde tu máquina local.

En las secciones siguientes, aprenderá a desplegar su propia instancia de ZenML y a utilizarla para ver y gestionar sus pipelines de machine learning directamente desde el Hub. ZenML en Hugging Face Spaces es una aplicación autónoma alojada por completo en el Hub mediante Docker. El diagrama siguiente ilustra el proceso completo.

Visita la documentación de ZenML para conocer más sobre sus funcionalidades y cómo empezar a ejecutar tus pipelines de machine learning a través de tu despliegue en Hugging Face Spaces. Puedes revisar algunos ejemplos pequeños de pipelines de ZenML para empezar o elegir entre proyectos más complejos de nivel de producción en el repositorio de proyectos de ZenML. ZenML se integra con muchas de tus herramientas favoritas de forma nativa, incluyendo Hugging Face, ¡por supuesto! Si hay algo más que quieras usar, está diseñado para ser extensible y puedes hacer que funcione fácilmente con tu herramienta o flujo de trabajo personalizado.

⚡️ Despliega ZenML en Spaces

Puedes desplegar ZenML en Spaces con solo unos pocos clics:

Para configurar tu aplicación de ZenML, debes especificar tres componentes principales: el Owner (ya sea tu cuenta personal o una organización), el nombre del Space y la Visibility (un poco más abajo en la página). Ten en cuenta que la visibilidad del space debe estar configurada en ‘Public’ si deseas conectarte al servidor de ZenML desde tu máquina local.

Aquí tienes la opción de seleccionar una máquina de un nivel superior para usar en tu servidor. La ventaja de seleccionar una instancia de CPU de pago es que no está sujeta a políticas de apagado automático y, por lo tanto, permanecerá activa mientras la mantengas en marcha. Para aprovechar una CPU persistente, probablemente quieras crear y configurar una base de datos MySQL a la que conectarte (ver más abajo).

Para personalizar la apariencia de tu Space, como el título, los emojis y los colores, ve a “Files and Versions” y modifica los metadatos en tu archivo README.md. Puedes encontrar toda la información sobre los parámetros de configuración de Spaces en la guía de referencia de la documentación de Hugging Face.

Después de crear tu Space, verás un estado de ‘Building’ junto con registros mostrados en la pantalla. Cuando este cambie a ‘Running’, tu Space estará listo para su uso. Si la interfaz de inicio de sesión de ZenML no es visible, intenta actualizar la página.

En la esquina superior derecha de tu espacio verás un botón con tres puntos que, al hacer clic en él, te ofrecerá una opción de menú para “Embed this Space”. (Consulta la documentación de Hugging Face para más detalles sobre esta función.) Copia la “Direct URL” que se muestra en el cuadro que ahora puedes ver en la pantalla. Debería tener un aspecto similar a este: https://<YOUR_USERNAME>-<SPACE_NAME>.hf.space. Abre esa URL y usa nuestro inicio de sesión predeterminado para acceder al panel (nombre de usuario: ‘default’, contraseña: (déjala vacía)).

Conexión a su servidor de ZenML desde su máquina local

Una vez que tengas tu servidor de ZenML en marcha, puedes conectarte a él desde tu máquina local. Para ello, necesitarás obtener la ‘Direct URL’ de tu Space (ver arriba).

La URL de tu Space solo estará disponible y será utilizable para conectarse desde tu máquina local si la visibilidad del space está configurada en ‘Public’.

Puedes usar la URL directa para conectarte a tu servidor de ZenML desde tu máquina local con el siguiente comando de CLI (después de instalar ZenML y usando tu URL personalizada en lugar del marcador de posición):

zenml connect --url '<YOUR_HF_SPACES_DIRECT_URL>' --username='default' --password=''

También puedes usar la URL directa en tu navegador para utilizar el panel de ZenML como una aplicación a pantalla completa (es decir, sin el envoltorio de Hugging Face Spaces).

El panel de ZenML no funcionará actualmente si se visualiza desde dentro de la página web de Hugging Face (es decir, incrustado en el sitio principal https://huggingface.co/...). Esto se debe a una limitación en la forma en que se gestionan las cookies entre ZenML y Hugging Face. Debe ver el panel desde la ‘URL directa’ (ver arriba).

Opciones de configuración adicionales

Por defecto, la aplicación de ZenML se configura para usar una base de datos SQLite no persistente. Si deseas usar una base de datos persistente, puedes configurarlo modificando el Dockerfile en el directorio raíz de tu Space. Para obtener todos los detalles sobre los distintos parámetros que puedes cambiar, consulta nuestra documentación de referencia sobre la configuración de ZenML cuando se despliega con Docker.

Si estás usando el espacio solo para pruebas y experimentación, no necesitas hacer ningún cambio en la configuración. Todo funcionará sin necesidad de configuración adicional.

También puedes usar un backend de secretos externo junto con tus Hugging Face Spaces, como se describe en nuestra documentación. Debes asegurarte de utilizar la funcionalidad integrada de Hugging Face, ‘Repository secrets’, para configurar los secretos que necesites usar en tu configuración de Dockerfile. Consulta la documentación para obtener más detalles sobre cómo configurarlo.

Si desea usar un backend de secretos en la nube junto con ZenML para la gestión de secretos, debe tomar las siguientes precauciones de seguridad mínimas en su ZenML Server en el Dashboard:

• cambia la contraseña de la cuenta default que obtienes al empezar. Puedes hacerlo desde el Dashboard o a través de la CLI.
• Cree una nueva cuenta de usuario con una contraseña y asígnale el rol admin. Esto también se puede hacer desde el Dashboard (invitando a un nuevo usuario) o mediante la CLI.
• conéctese al servidor utilizando la nueva cuenta de usuario y la contraseña como se describe arriba, y utilice esta nueva cuenta de usuario como su cuenta de trabajo.

Esto se debe a que el usuario predeterminado creado por el proceso de despliegue de Hugging Face Spaces no tiene ninguna contraseña asignada y, dado que el Space es accesible públicamente (ya que el Space es público), potencialmente cualquier persona podría acceder a tus secretos sin este paso adicional. Para cambiar tu contraseña, ve a la página de Configuración haciendo clic en el botón de la esquina superior derecha del Panel de control y luego haz clic en ‘Update Password’.

Actualización de su servidor de ZenML en HF Spaces

El espacio predeterminado usará automáticamente la última versión de ZenML. Si deseas actualizar tu versión, simplemente selecciona la opción ‘Factory reboot’ dentro de la pestaña ‘Settings’ del espacio. Ten en cuenta que esto borrará cualquier dato contenido en el espacio, por lo que, si no estás usando una base de datos persistente de MySQL (como se describió anteriormente), perderás cualquier dato contenido en tu despliegue de ZenML en el espacio. También puedes configurar el espacio para que use una versión anterior actualizando la declaración de importación FROM del Dockerfile en la parte superior.

Próximos pasos

Como siguiente paso, consulte nuestra Guía de iniciación a MLOps con ZenML, una serie de páginas prácticas y breves sobre cómo empezar rápidamente. Alternativamente, consulte nuestro ejemplo de quickstart, que es un ejemplo completo de principio a fin de muchas de las funciones de ZenML.

🤗 Comentarios y soporte

Si tienes problemas con tu servidor de ZenML en Hugging Face Spaces, puedes ver los registros haciendo clic en el botón “Open Logs” en la parte superior del espacio. Esto te dará más contexto sobre lo que está ocurriendo con tu servidor.

Si tienes sugerencias o necesitas soporte específico para cualquier otra cosa que no esté funcionando, por favor únete a la comunidad de Slack de ZenML y estaremos encantados de ayudarte.