[BUG]: unknown instruction: Dockerfile #2330
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BTW, even if I try to transfer content from Dockerfile to YAML I am still getting the error like: RuntimeError: Docker error: The command '/bin/sh -c pip install --default-timeout=60 --no-cache-dir -r .zenml_user_requirements' returned a
non-zero code: 1.YAML: settings:
docker:
# dockerfile: Dockerfile
# build_context_root: envs/try_on
parent_image: python:3.10-alpine3.18
requirements:
- polarsLogs: |
|
Might be a whole number of errors. Can you try running with having the env variable |
|
@htahir1, sure. My logs with ZENML_LOGGING_VERBOSITY=DEBUG. But I haven't found the error reason. 2024-01-21 20:26:37,358 - zenml.image_builders.build_context - INFO - No .dockerignore found, including all files inside build context. (build_context.py:195)
2024-01-21 20:26:37,359 - docker.api.build - DEBUG - Looking for auth config (build.py:296)
2024-01-21 20:26:37,359 - docker.api.build - DEBUG - No auth config in memory - loading from filesystem (build.py:301)
2024-01-21 20:26:37,359 - docker.utils.config - DEBUG - Trying paths: ['/home/kllis/.docker/config.json', '/home/kllis/.dockercfg'] (config.py:21)
2024-01-21 20:26:37,359 - docker.utils.config - DEBUG - No config file found (config.py:28)
2024-01-21 20:26:37,359 - docker.api.build - DEBUG - Sending auth config () (build.py:316)
2024-01-21 20:26:37,365 - zenml.zen_stores.rest_zen_store - DEBUG - Sending GET request to /current-user... (rest_zen_store.py:3444)
2024-01-21 20:26:37,380 - zenml.zen_stores.rest_zen_store - DEBUG - Sending GET request to /info... (rest_zen_store.py:3444)
2024-01-21 20:26:37,900 - zenml.analytics.request - DEBUG - data uploaded successfully (request.py:59)
2024-01-21 20:26:37,901 - zenml.analytics.context - DEBUG - Sending analytics: User: b9298ae9-a19a-4f96-88f0-423dd282ed0d, Event: Pipeline run, Metadata: {'event_success': False, 'event_error_type': 'APIError', 'os': 'linux', 'linux_distro': 'ubuntu', 'linux_distro_like': 'debian', 'linux_distro_version': '22.04', 'environment': <EnvironmentType.WSL: 'wsl'>, 'python_version': '3.10.13', 'version': '0.54.1', 'client_id': '623c517e-e34b-47b9-9f42-268a2cbcfbc2', 'user_id': 'b9298ae9-a19a-4f96-88f0-423dd282ed0d', 'server_id': '2c0f6083-1226-49a9-b54e-a531ef2143c6', 'deployment_type': 'other', 'database_type': 'mysql'} (context.py:266)
╭─────────────────────────────── Traceback (most recent call last) ────────────────────────────────╮
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:268 in │
│ _raise_for_status │
│ │
│ 265 │ def _raise_for_status(self, response): │
│ 266 │ │ """Raises stored :class:`APIError`, if one occurred.""" │
│ 267 │ │ try: │
│ ❱ 268 │ │ │ response.raise_for_status() │
│ 269 │ │ except requests.exceptions.HTTPError as e: │
│ 270 │ │ │ raise create_api_error_from_http_exception(e) from e │
│ 271 │
│ │
│ ╭───────────────────────────── locals ──────────────────────────────╮ │
│ │ response = <Response [400]> │ │
│ │ self = <docker.api.client.APIClient object at 0x7f1237b31780> │ │
│ ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/requests/models.py:1021 in │
│ raise_for_status │
│ │
│ 1018 │ │ │ ) │
│ 1019 │ │ │
│ 1020 │ │ if http_error_msg: │
│ ❱ 1021 │ │ │ raise HTTPError(http_error_msg, response=self) │
│ 1022 │ │
│ 1023 │ def close(self): │
│ 1024 │ │ """Releases the connection back to the pool. Once this method has been │
│ │
│ ╭─────────────────────────────────────────── locals ───────────────────────────────────────────╮ │
│ │ http_error_msg = '400 Client Error: Bad Request for url: │ │
│ │ http+docker://localhost/v1.43/build?t=zen'+111 │ │
│ │ reason = 'Bad Request' │ │
│ │ self = <Response [400]> │ │
│ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
HTTPError: 400 Client Error: Bad Request for url:
http+docker://localhost/v1.43/build?t=zenml%3Asimple_ml_pipeline-orchestrator-intermediate-build&q=False&nocache=False&rm=False&forcerm=False&
pull=False
The above exception was the direct cause of the following exception:
╭─────────────────────────────── Traceback (most recent call last) ────────────────────────────────╮
│ /home/kllis/font_recognition_mlops/pipelines/try_on.py:33 in <module> │
│ │
│ 30 │
│ 31 if __name__ == "__main__": │
│ 32 │ simple_ml_pipeline = simple_ml_pipeline.with_options(config_path='configs/try_on.yam │
│ ❱ 33 │ simple_ml_pipeline() │
│ 34 │ # You can now use the `run` object to see steps, outputs, etc. │
│ 35 │
│ │
│ ╭─────────────────────────────────────── locals ────────────────────────────────────────╮ │
│ │ load_data = <__main__.load_data object at 0x7f12638dc430> │ │
│ │ pipeline = <function pipeline at 0x7f1268229510> │ │
│ │ simple_ml_pipeline = <zenml.new.pipelines.pipeline.Pipeline object at 0x7f1290fdf6d0> │ │
│ │ step = <function step at 0x7f1263ab6cb0> │ │
│ │ train_model = <__main__.train_model object at 0x7f12638dc6d0> │ │
│ ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/pipeline.py:151 │
│ 0 in __call__ │
│ │
│ 1507 │ │ │ return self.entrypoint(*args, **kwargs) │
│ 1508 │ │ │
│ 1509 │ │ self.prepare(*args, **kwargs) │
│ ❱ 1510 │ │ return self._run(**self._run_args) │
│ 1511 │ │
│ 1512 │ def _call_entrypoint(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> None: │
│ 1513 │ │ """Calls the pipeline entrypoint function with the given arguments. │
│ │
│ ╭───────────────────────────────── locals ──────────────────────────────────╮ │
│ │ args = () │ │
│ │ kwargs = {} │ │
│ │ self = <zenml.new.pipelines.pipeline.Pipeline object at 0x7f1290fdf6d0> │ │
│ ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/pipeline.py:698 │
│ in _run │
│ │
│ 695 │ │ │ │ deployment=deployment, local_repo_context=local_repo_context │
│ 696 │ │ │ ) │
│ 697 │ │ │ │
│ ❱ 698 │ │ │ build_model = build_utils.reuse_or_create_pipeline_build( │
│ 699 │ │ │ │ deployment=deployment, │
│ 700 │ │ │ │ pipeline_id=pipeline_id, │
│ 701 │ │ │ │ allow_build_reuse=not prevent_build_reuse, │
│ │
│ ╭─────────────────────────────────────────── locals ───────────────────────────────────────────╮ │
│ │ analytics_handler = <zenml.analytics.utils.track_handler object at │ │
│ │ 0x7f12638dc2e0> │ │
│ │ build = None │ │
│ │ code_repository = None │ │
│ │ config_path = 'configs/try_on.yaml' │ │
│ │ deployment = PipelineDeploymentBase( │ │
│ │ │ run_name_template='simple_ml_pipeline-{date}-{time}', │ │
│ │ │ pipeline_configuration=PipelineConfiguration( │ │
│ │ │ │ enable_cache=None, │ │
│ │ │ │ enable_artifact_metadata=None, │ │
│ │ │ │ enable_artifact_visualization=None, │ │
│ │ │ │ enable_step_logs=None, │ │
│ │ │ │ settings={ │ │
│ │ │ │ │ 'docker': BaseSettings( │ │
│ │ │ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ dockerfile='Dockerfile' │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ 'orchestrator.local_docker': BaseSettings() │ │
│ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ extra={}, │ │
│ │ │ │ failure_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ success_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ model_version=None, │ │
│ │ │ │ parameters=None, │ │
│ │ │ │ name='simple_ml_pipeline' │ │
│ │ │ ), │ │
│ │ │ step_configurations={ │ │
│ │ │ │ 'load_data': Step( │ │
│ │ │ │ │ spec=StepSpec( │ │
│ │ │ │ │ │ source=Source( │ │
│ │ │ │ │ │ │ module='pipelines.try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ attribute='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ │ type=<SourceType.USER: 'user'> │ │
│ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ upstream_steps=[], │ │
│ │ │ │ │ │ inputs={}, │ │
│ │ │ │ │ │ pipeline_parameter_name='load_data' │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ config=StepConfiguration( │ │
│ │ │ │ │ │ name='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ enable_cache=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_metadata=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_visualization=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_step_logs=None, │ │
│ │ │ │ │ │ step_operator=None, │ │
│ │ │ │ │ │ experiment_tracker=None, │ │
│ │ │ │ │ │ parameters={}, │ │
│ │ │ │ │ │ settings={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'docker': BaseSettings( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ dockerfile='Dockerfile' │ │
│ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'orchestrator.local_docker': │ │
│ │ BaseSettings() │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ extra={}, │ │
│ │ │ │ │ │ failure_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ success_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ model_version=None, │ │
│ │ │ │ │ │ outputs={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'output': ArtifactConfiguration( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ materializer_source=( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ Source( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ module='zenml.materializers.built_in_materializer', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ attribute='BuiltInContainerMaterializer', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ type=<SourceType.INTERNAL: │ │
│ │ 'internal'> │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ default_materializer_source=None │ │
│ │ │ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ caching_parameters={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'step_source': │ │
│ │ '3f999ebc88db7733bd242394e943db7666a4e73dc9ba14794eb7c200a3… │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'output_materializer_source': │ │
│ │ 'e83a5a4d2f71ed14784c595d98715eab' │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ external_input_artifacts={} │ │
│ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ 'train_model': Step( │ │
│ │ │ │ │ spec=StepSpec( │ │
│ │ │ │ │ │ source=Source( │ │
│ │ │ │ │ │ │ module='pipelines.try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ attribute='train_model', │ │
│ │ │ │ │ │ │ type=<SourceType.USER: 'user'> │ │
│ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ upstream_steps=['load_data'], │ │
│ │ │ │ │ │ inputs={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'data': InputSpec( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ step_name='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ output_name='output' │ │
│ │ │ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ pipeline_parameter_name='train_model' │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ config=StepConfiguration( │ │
│ │ │ │ │ │ name='train_model', │ │
│ │ │ │ │ │ enable_cache=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_metadata=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_visualization=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_step_logs=None, │ │
│ │ │ │ │ │ step_operator=None, │ │
│ │ │ │ │ │ experiment_tracker=None, │ │
│ │ │ │ │ │ parameters={}, │ │
│ │ │ │ │ │ settings={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'docker': BaseSettings( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ dockerfile='Dockerfile' │ │
│ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'orchestrator.local_docker': │ │
│ │ BaseSettings() │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ extra={}, │ │
│ │ │ │ │ │ failure_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ success_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ model_version=None, │ │
│ │ │ │ │ │ outputs={}, │ │
│ │ │ │ │ │ caching_parameters={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'step_source': │ │
│ │ 'fa7c03d48725402cebda45811dc7d7ec5ccdbb47b6f402cf3da1e47c5f… │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ external_input_artifacts={} │ │
│ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ ) │ │
│ │ │ }, │ │
│ │ │ client_environment={ │ │
│ │ │ │ 'environment': 'wsl', │ │
│ │ │ │ 'os': 'linux', │ │
│ │ │ │ 'linux_distro': 'ubuntu', │ │
│ │ │ │ 'linux_distro_like': 'debian', │ │
│ │ │ │ 'linux_distro_version': '22.04', │ │
│ │ │ │ 'python_version': '3.10.13' │ │
│ │ │ }, │ │
│ │ │ client_version='0.54.1', │ │
│ │ │ server_version='0.54.1' │ │
│ │ ) │ │
│ │ enable_artifact_metadata = None │ │
│ │ enable_artifact_visualization = None │ │
│ │ enable_cache = None │ │
│ │ enable_step_logs = None │ │
│ │ extra = None │ │
│ │ local_repo_context = None │ │
│ │ pipeline_id = UUID('38273f4f-cf7f-41a0-98d9-e77265ca6bbd') │ │
│ │ pipeline_spec = PipelineSpec( │ │
│ │ │ version='0.4', │ │
│ │ │ source=Source( │ │
│ │ │ │ module='pipelines.try_on', │ │
│ │ │ │ attribute='simple_ml_pipeline', │ │
│ │ │ │ type=<SourceType.USER: 'user'> │ │
│ │ │ ), │ │
│ │ │ parameters={}, │ │
│ │ │ steps=[ │ │
│ │ │ │ StepSpec( │ │
│ │ │ │ │ source=Source( │ │
│ │ │ │ │ │ module='pipelines.try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ attribute='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ type=<SourceType.USER: 'user'> │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ upstream_steps=[], │ │
│ │ │ │ │ inputs={}, │ │
│ │ │ │ │ pipeline_parameter_name='load_data' │ │
│ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ StepSpec( │ │
│ │ │ │ │ source=Source( │ │
│ │ │ │ │ │ module='pipelines.try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ attribute='train_model', │ │
│ │ │ │ │ │ type=<SourceType.USER: 'user'> │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ upstream_steps=['load_data'], │ │
│ │ │ │ │ inputs={ │ │
│ │ │ │ │ │ 'data': InputSpec( │ │
│ │ │ │ │ │ │ step_name='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ │ output_name='output' │ │
│ │ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ pipeline_parameter_name='train_model' │ │
│ │ │ │ ) │ │
│ │ │ ] │ │
│ │ ) │ │
│ │ prevent_build_reuse = False │ │
│ │ register_pipeline = True │ │
│ │ run_name = None │ │
│ │ schedule = None │ │
│ │ schedule_id = None │ │
│ │ self = <zenml.new.pipelines.pipeline.Pipeline object at │ │
│ │ 0x7f1290fdf6d0> │ │
│ │ settings = None │ │
│ │ skip_pipeline_registration = False │ │
│ │ stack = <zenml.stack.stack.Stack object at 0x7f1237e63400> │ │
│ │ step_configurations = None │ │
│ │ unlisted = False │ │
│ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/build_utils.py: │
│ 94 in reuse_or_create_pipeline_build │
│ │
│ 91 │ │ │ │ ) │
│ 92 │ │ │ │ return existing_build │
│ 93 │ │ │
│ ❱ 94 │ │ return create_pipeline_build( │
│ 95 │ │ │ deployment=deployment, │
│ 96 │ │ │ pipeline_id=pipeline_id, │
│ 97 │ │ │ code_repository=code_repository, │
│ │
│ ╭─────────────────────────────────────────── locals ───────────────────────────────────────────╮ │
│ │ allow_build_reuse = True │ │
│ │ build = None │ │
│ │ code_repository = None │ │
│ │ deployment = PipelineDeploymentBase( │ │
│ │ │ run_name_template='simple_ml_pipeline-{date}-{time}', │ │
│ │ │ pipeline_configuration=PipelineConfiguration( │ │
│ │ │ │ enable_cache=None, │ │
│ │ │ │ enable_artifact_metadata=None, │ │
│ │ │ │ enable_artifact_visualization=None, │ │
│ │ │ │ enable_step_logs=None, │ │
│ │ │ │ settings={ │ │
│ │ │ │ │ 'docker': BaseSettings( │ │
│ │ │ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ dockerfile='Dockerfile' │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ 'orchestrator.local_docker': BaseSettings() │ │
│ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ extra={}, │ │
│ │ │ │ failure_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ success_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ model_version=None, │ │
│ │ │ │ parameters=None, │ │
│ │ │ │ name='simple_ml_pipeline' │ │
│ │ │ ), │ │
│ │ │ step_configurations={ │ │
│ │ │ │ 'load_data': Step( │ │
│ │ │ │ │ spec=StepSpec( │ │
│ │ │ │ │ │ source=Source( │ │
│ │ │ │ │ │ │ module='pipelines.try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ attribute='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ │ type=<SourceType.USER: 'user'> │ │
│ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ upstream_steps=[], │ │
│ │ │ │ │ │ inputs={}, │ │
│ │ │ │ │ │ pipeline_parameter_name='load_data' │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ config=StepConfiguration( │ │
│ │ │ │ │ │ name='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ enable_cache=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_metadata=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_visualization=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_step_logs=None, │ │
│ │ │ │ │ │ step_operator=None, │ │
│ │ │ │ │ │ experiment_tracker=None, │ │
│ │ │ │ │ │ parameters={}, │ │
│ │ │ │ │ │ settings={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'docker': BaseSettings( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ dockerfile='Dockerfile' │ │
│ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'orchestrator.local_docker': BaseSettings() │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ extra={}, │ │
│ │ │ │ │ │ failure_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ success_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ model_version=None, │ │
│ │ │ │ │ │ outputs={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'output': ArtifactConfiguration( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ materializer_source=( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ Source( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ module='zenml.materializers.built_in_materializer', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ attribute='BuiltInContainerMaterializer', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ type=<SourceType.INTERNAL: 'internal'> │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ default_materializer_source=None │ │
│ │ │ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ caching_parameters={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'step_source': │ │
│ │ '3f999ebc88db7733bd242394e943db7666a4e73dc9ba14794eb7c200a3bc82d1', │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'output_materializer_source': │ │
│ │ 'e83a5a4d2f71ed14784c595d98715eab' │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ external_input_artifacts={} │ │
│ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ 'train_model': Step( │ │
│ │ │ │ │ spec=StepSpec( │ │
│ │ │ │ │ │ source=Source( │ │
│ │ │ │ │ │ │ module='pipelines.try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ attribute='train_model', │ │
│ │ │ │ │ │ │ type=<SourceType.USER: 'user'> │ │
│ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ upstream_steps=['load_data'], │ │
│ │ │ │ │ │ inputs={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'data': InputSpec( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ step_name='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ output_name='output' │ │
│ │ │ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ pipeline_parameter_name='train_model' │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ config=StepConfiguration( │ │
│ │ │ │ │ │ name='train_model', │ │
│ │ │ │ │ │ enable_cache=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_metadata=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_visualization=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_step_logs=None, │ │
│ │ │ │ │ │ step_operator=None, │ │
│ │ │ │ │ │ experiment_tracker=None, │ │
│ │ │ │ │ │ parameters={}, │ │
│ │ │ │ │ │ settings={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'docker': BaseSettings( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ dockerfile='Dockerfile' │ │
│ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'orchestrator.local_docker': BaseSettings() │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ extra={}, │ │
│ │ │ │ │ │ failure_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ success_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ model_version=None, │ │
│ │ │ │ │ │ outputs={}, │ │
│ │ │ │ │ │ caching_parameters={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'step_source': │ │
│ │ 'fa7c03d48725402cebda45811dc7d7ec5ccdbb47b6f402cf3da1e47c5f02cc8f' │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ external_input_artifacts={} │ │
│ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ ) │ │
│ │ │ }, │ │
│ │ │ client_environment={ │ │
│ │ │ │ 'environment': 'wsl', │ │
│ │ │ │ 'os': 'linux', │ │
│ │ │ │ 'linux_distro': 'ubuntu', │ │
│ │ │ │ 'linux_distro_like': 'debian', │ │
│ │ │ │ 'linux_distro_version': '22.04', │ │
│ │ │ │ 'python_version': '3.10.13' │ │
│ │ │ }, │ │
│ │ │ client_version='0.54.1', │ │
│ │ │ server_version='0.54.1' │ │
│ │ ) │ │
│ │ pipeline_id = UUID('38273f4f-cf7f-41a0-98d9-e77265ca6bbd') │ │
│ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/build_utils.py: │
│ 257 in create_pipeline_build │
│ │
│ 254 │ │ │ │ image_name_or_digest, │
│ 255 │ │ │ │ dockerfile, │
│ 256 │ │ │ │ requirements, │
│ ❱ 257 │ │ │ ) = docker_image_builder.build_docker_image( │
│ 258 │ │ │ │ docker_settings=build_config.settings, │
│ 259 │ │ │ │ tag=tag, │
│ 260 │ │ │ │ stack=stack, │
│ │
│ ╭─────────────────────────────────────────── locals ───────────────────────────────────────────╮ │
│ │ build_config = BuildConfiguration( │ │
│ │ │ key='orchestrator', │ │
│ │ │ settings=DockerSettings( │ │
│ │ │ │ parent_image=None, │ │
│ │ │ │ dockerfile='Dockerfile', │ │
│ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ build_options={}, │ │
│ │ │ │ skip_build=False, │ │
│ │ │ │ target_repository='zenml', │ │
│ │ │ │ replicate_local_python_environment=None, │ │
│ │ │ │ requirements=None, │ │
│ │ │ │ required_integrations=[], │ │
│ │ │ │ required_hub_plugins=[], │ │
│ │ │ │ install_stack_requirements=True, │ │
│ │ │ │ apt_packages=[], │ │
│ │ │ │ environment={}, │ │
│ │ │ │ dockerignore=None, │ │
│ │ │ │ copy_files=True, │ │
│ │ │ │ copy_global_config=True, │ │
│ │ │ │ user=None, │ │
│ │ │ │ source_files=<SourceFileMode.DOWNLOAD_OR_INCLUDE: │ │
│ │ 'download_or_include'> │ │
│ │ │ ), │ │
│ │ │ step_name=None, │ │
│ │ │ entrypoint=None, │ │
│ │ │ extra_files={} │ │
│ │ ) │ │
│ │ checksum = 'ec3e09f3b0e3bc6399ccec2b5731bfd4' │ │
│ │ checksums = {} │ │
│ │ client = <zenml.client.Client object at 0x7f1239fefe50> │ │
│ │ code_repository = None │ │
│ │ combined_key = 'orchestrator' │ │
│ │ deployment = PipelineDeploymentBase( │ │
│ │ │ run_name_template='simple_ml_pipeline-{date}-{time}', │ │
│ │ │ pipeline_configuration=PipelineConfiguration( │ │
│ │ │ │ enable_cache=None, │ │
│ │ │ │ enable_artifact_metadata=None, │ │
│ │ │ │ enable_artifact_visualization=None, │ │
│ │ │ │ enable_step_logs=None, │ │
│ │ │ │ settings={ │ │
│ │ │ │ │ 'docker': BaseSettings( │ │
│ │ │ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ dockerfile='Dockerfile' │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ 'orchestrator.local_docker': BaseSettings() │ │
│ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ extra={}, │ │
│ │ │ │ failure_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ success_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ model_version=None, │ │
│ │ │ │ parameters=None, │ │
│ │ │ │ name='simple_ml_pipeline' │ │
│ │ │ ), │ │
│ │ │ step_configurations={ │ │
│ │ │ │ 'load_data': Step( │ │
│ │ │ │ │ spec=StepSpec( │ │
│ │ │ │ │ │ source=Source( │ │
│ │ │ │ │ │ │ module='pipelines.try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ attribute='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ │ type=<SourceType.USER: 'user'> │ │
│ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ upstream_steps=[], │ │
│ │ │ │ │ │ inputs={}, │ │
│ │ │ │ │ │ pipeline_parameter_name='load_data' │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ config=StepConfiguration( │ │
│ │ │ │ │ │ name='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ enable_cache=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_metadata=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_visualization=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_step_logs=None, │ │
│ │ │ │ │ │ step_operator=None, │ │
│ │ │ │ │ │ experiment_tracker=None, │ │
│ │ │ │ │ │ parameters={}, │ │
│ │ │ │ │ │ settings={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'docker': BaseSettings( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ dockerfile='Dockerfile' │ │
│ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'orchestrator.local_docker': BaseSettings() │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ extra={}, │ │
│ │ │ │ │ │ failure_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ success_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ model_version=None, │ │
│ │ │ │ │ │ outputs={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'output': ArtifactConfiguration( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ materializer_source=( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ Source( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ module='zenml.materializers.built_in_materializer', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │
│ │ attribute='BuiltInContainerMaterializer', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ type=<SourceType.INTERNAL: │ │
│ │ 'internal'> │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ default_materializer_source=None │ │
│ │ │ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ caching_parameters={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'step_source': │ │
│ │ '3f999ebc88db7733bd242394e943db7666a4e73dc9ba14794eb7c200a3bc82d1', │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'output_materializer_source': │ │
│ │ 'e83a5a4d2f71ed14784c595d98715eab' │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ external_input_artifacts={} │ │
│ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ 'train_model': Step( │ │
│ │ │ │ │ spec=StepSpec( │ │
│ │ │ │ │ │ source=Source( │ │
│ │ │ │ │ │ │ module='pipelines.try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ attribute='train_model', │ │
│ │ │ │ │ │ │ type=<SourceType.USER: 'user'> │ │
│ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ upstream_steps=['load_data'], │ │
│ │ │ │ │ │ inputs={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'data': InputSpec( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ step_name='load_data', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ output_name='output' │ │
│ │ │ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ pipeline_parameter_name='train_model' │ │
│ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ config=StepConfiguration( │ │
│ │ │ │ │ │ name='train_model', │ │
│ │ │ │ │ │ enable_cache=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_metadata=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_artifact_visualization=None, │ │
│ │ │ │ │ │ enable_step_logs=None, │ │
│ │ │ │ │ │ step_operator=None, │ │
│ │ │ │ │ │ experiment_tracker=None, │ │
│ │ │ │ │ │ parameters={}, │ │
│ │ │ │ │ │ settings={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'docker': BaseSettings( │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ │ │ │ │ dockerfile='Dockerfile' │ │
│ │ │ │ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'orchestrator.local_docker': BaseSettings() │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ extra={}, │ │
│ │ │ │ │ │ failure_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ success_hook_source=None, │ │
│ │ │ │ │ │ model_version=None, │ │
│ │ │ │ │ │ outputs={}, │ │
│ │ │ │ │ │ caching_parameters={ │ │
│ │ │ │ │ │ │ 'step_source': │ │
│ │ 'fa7c03d48725402cebda45811dc7d7ec5ccdbb47b6f402cf3da1e47c5f02cc8f' │ │
│ │ │ │ │ │ }, │ │
│ │ │ │ │ │ external_input_artifacts={} │ │
│ │ │ │ │ ) │ │
│ │ │ │ ) │ │
│ │ │ }, │ │
│ │ │ client_environment={ │ │
│ │ │ │ 'environment': 'wsl', │ │
│ │ │ │ 'os': 'linux', │ │
│ │ │ │ 'linux_distro': 'ubuntu', │ │
│ │ │ │ 'linux_distro_like': 'debian', │ │
│ │ │ │ 'linux_distro_version': '22.04', │ │
│ │ │ │ 'python_version': '3.10.13' │ │
│ │ │ }, │ │
│ │ │ client_version='0.54.1', │ │
│ │ │ server_version='0.54.1' │ │
│ │ ) │ │
│ │ docker_image_builder = <zenml.utils.pipeline_docker_image_builder.PipelineDockerImageBuilder │ │
│ │ object at 0x7f1239fefd60> │ │
│ │ download_files = False │ │
│ │ images = {} │ │
│ │ include_files = True │ │
│ │ pipeline_id = UUID('38273f4f-cf7f-41a0-98d9-e77265ca6bbd') │ │
│ │ required_builds = [ │ │
│ │ │ BuildConfiguration( │ │
│ │ │ │ key='orchestrator', │ │
│ │ │ │ settings=DockerSettings( │ │
│ │ │ │ │ parent_image=None, │ │
│ │ │ │ │ dockerfile='Dockerfile', │ │
│ │ │ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ │ │ build_options={}, │ │
│ │ │ │ │ skip_build=False, │ │
│ │ │ │ │ target_repository='zenml', │ │
│ │ │ │ │ replicate_local_python_environment=None, │ │
│ │ │ │ │ requirements=None, │ │
│ │ │ │ │ required_integrations=[], │ │
│ │ │ │ │ required_hub_plugins=[], │ │
│ │ │ │ │ install_stack_requirements=True, │ │
│ │ │ │ │ apt_packages=[], │ │
│ │ │ │ │ environment={}, │ │
│ │ │ │ │ dockerignore=None, │ │
│ │ │ │ │ copy_files=True, │ │
│ │ │ │ │ copy_global_config=True, │ │
│ │ │ │ │ user=None, │ │
│ │ │ │ │ source_files=<SourceFileMode.DOWNLOAD_OR_INCLUDE: │ │
│ │ 'download_or_include'> │ │
│ │ │ │ ), │ │
│ │ │ │ step_name=None, │ │
│ │ │ │ entrypoint=None, │ │
│ │ │ │ extra_files={} │ │
│ │ │ ) │ │
│ │ ] │ │
│ │ stack = <zenml.stack.stack.Stack object at 0x7f1237e63400> │ │
│ │ tag = 'simple_ml_pipeline-orchestrator' │ │
│ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/utils/pipeline_docker_image_b │
│ uilder.py:200 in build_docker_image │
│ │
│ 197 │ │ │ │ source=docker_settings.dockerfile, destination="Dockerfile" │
│ 198 │ │ │ ) │
│ 199 │ │ │ logger.info("Building Docker image `%s`.", user_image_name) │
│ ❱ 200 │ │ │ image_name_or_digest = image_builder.build( │
│ 201 │ │ │ │ image_name=user_image_name, │
│ 202 │ │ │ │ build_context=build_context, │
│ 203 │ │ │ │ docker_build_options=docker_settings.build_options, │
│ │
│ ╭─────────────────────────────────────────── locals ───────────────────────────────────────────╮ │
│ │ build_context = <zenml.image_builders.build_context.BuildContext object at │ │
│ │ 0x7f1239feff40> │ │
│ │ build_context_class = <class 'zenml.image_builders.build_context.BuildContext'> │ │
│ │ code_repository = None │ │
│ │ container_registry = None │ │
│ │ docker_settings = DockerSettings( │ │
│ │ │ parent_image=None, │ │
│ │ │ dockerfile='Dockerfile', │ │
│ │ │ build_context_root='envs/try_on', │ │
│ │ │ build_options={}, │ │
│ │ │ skip_build=False, │ │
│ │ │ target_repository='zenml', │ │
│ │ │ replicate_local_python_environment=None, │ │
│ │ │ requirements=None, │ │
│ │ │ required_integrations=[], │ │
│ │ │ required_hub_plugins=[], │ │
│ │ │ install_stack_requirements=True, │ │
│ │ │ apt_packages=[], │ │
│ │ │ environment={}, │ │
│ │ │ dockerignore=None, │ │
│ │ │ copy_files=True, │ │
│ │ │ copy_global_config=True, │ │
│ │ │ user=None, │ │
│ │ │ source_files=<SourceFileMode.DOWNLOAD_OR_INCLUDE: │ │
│ │ 'download_or_include'> │ │
│ │ ) │ │
│ │ dockerfile = None │ │
│ │ download_files = False │ │
│ │ entrypoint = None │ │
│ │ extra_files = {} │ │
│ │ image_builder = LocalImageBuilder(type=image_builder, flavor=local, ) │ │
│ │ include_files = True │ │
│ │ parent_image = 'zenml:simple_ml_pipeline-orchestrator-intermediate-build' │ │
│ │ push = False │ │
│ │ requirements = None │ │
│ │ requires_zenml_build = True │ │
│ │ self = <zenml.utils.pipeline_docker_image_builder.PipelineDockerImageBuilder │ │
│ │ object at 0x7f1239fefd60> │ │
│ │ stack = <zenml.stack.stack.Stack object at 0x7f1237e63400> │ │
│ │ tag = 'simple_ml_pipeline-orchestrator' │ │
│ │ target_image_name = 'zenml:simple_ml_pipeline-orchestrator' │ │
│ │ user_image_name = 'zenml:simple_ml_pipeline-orchestrator-intermediate-build' │ │
│ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/image_builders/local_image_bu │
│ ilder.py:121 in build │
│ │
│ 118 │ │ │ │ tag=image_name, │
│ 119 │ │ │ │ **(docker_build_options or {}), │
│ 120 │ │ │ ) │
│ ❱ 121 │ │ docker_utils._process_stream(output_stream) │
│ 122 │ │ │
│ 123 │ │ if container_registry: │
│ 124 │ │ │ return container_registry.push_image(image_name) │
│ │
│ ╭─────────────────────────────────────────── locals ───────────────────────────────────────────╮ │
│ │ build_context = <zenml.image_builders.build_context.BuildContext object at │ │
│ │ 0x7f1239feff40> │ │
│ │ container_registry = None │ │
│ │ docker_build_options = {} │ │
│ │ docker_client = <docker.client.DockerClient object at 0x7f123bac8d00> │ │
│ │ f = <_io.BufferedRandom name=6> │ │
│ │ image_name = 'zenml:simple_ml_pipeline-orchestrator-intermediate-build' │ │
│ │ output_stream = <generator object APIClient._stream_helper at 0x7f1237576650> │ │
│ │ self = LocalImageBuilder(type=image_builder, flavor=local, ) │ │
│ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/utils/docker_utils.py:350 in │
│ _process_stream │
│ │
│ 347 │ """ │
│ 348 │ auxiliary_info = [] │
│ 349 │ │
│ ❱ 350 │ for element in stream: │
│ 351 │ │ lines = element.decode("utf-8").strip().split("\n") │
│ 352 │ │ │
│ 353 │ │ for line in lines: │
│ │
│ ╭──────────────────────────────────── locals ────────────────────────────────────╮ │
│ │ auxiliary_info = [] │ │
│ │ stream = <generator object APIClient._stream_helper at 0x7f1237576650> │ │
│ ╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:358 in │
│ _stream_helper │
│ │
│ 355 │ │ else: │
│ 356 │ │ │ # Response isn't chunked, meaning we probably │
│ 357 │ │ │ # encountered an error immediately │
│ ❱ 358 │ │ │ yield self._result(response, json=decode) │
│ 359 │ │
│ 360 │ def _multiplexed_buffer_helper(self, response): │
│ 361 │ │ """A generator of multiplexed data blocks read from a buffered │
│ │
│ ╭───────────────────────────── locals ──────────────────────────────╮ │
│ │ decode = False │ │
│ │ response = <Response [400]> │ │
│ │ self = <docker.api.client.APIClient object at 0x7f1237b31780> │ │
│ ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:274 in _result │
│ │
│ 271 │ │
│ 272 │ def _result(self, response, json=False, binary=False): │
│ 273 │ │ assert not (json and binary) │
│ ❱ 274 │ │ self._raise_for_status(response) │
│ 275 │ │ │
│ 276 │ │ if json: │
│ 277 │ │ │ return response.json() │
│ │
│ ╭───────────────────────────── locals ──────────────────────────────╮ │
│ │ binary = False │ │
│ │ json = False │ │
│ │ response = <Response [400]> │ │
│ │ self = <docker.api.client.APIClient object at 0x7f1237b31780> │ │
│ ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:270 in │
│ _raise_for_status │
│ │
│ 267 │ │ try: │
│ 268 │ │ │ response.raise_for_status() │
│ 269 │ │ except requests.exceptions.HTTPError as e: │
│ ❱ 270 │ │ │ raise create_api_error_from_http_exception(e) from e │
│ 271 │ │
│ 272 │ def _result(self, response, json=False, binary=False): │
│ 273 │ │ assert not (json and binary) │
│ │
│ ╭───────────────────────────── locals ──────────────────────────────╮ │
│ │ response = <Response [400]> │ │
│ │ self = <docker.api.client.APIClient object at 0x7f1237b31780> │ │
│ ╰───────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
│ │
│ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/errors.py:39 in │
│ create_api_error_from_http_exception │
│ │
│ 36 │ │ │ cls = ImageNotFound │
│ 37 │ │ else: │
│ 38 │ │ │ cls = NotFound │
│ ❱ 39 │ raise cls(e, response=response, explanation=explanation) from e │
│ 40 │
│ 41 │
│ 42 class APIError(requests.exceptions.HTTPError, DockerException): │
│ │
│ ╭─────────────────────────────────────────── locals ───────────────────────────────────────────╮ │
│ │ cls = <class 'docker.errors.APIError'> │ │
│ │ e = HTTPError('400 Client Error: Bad Request for url: │ │
│ │ http+docker://localhost/v1.43/build?t=zenml%3Asimple_ml_pipeline-orchestrator… │ │
│ │ explanation = 'dockerfile parse error on line 1: unknown instruction: Dockerfile' │ │
│ │ response = <Response [400]> │ │
│ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯ │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
APIError: 400 Client Error for
http+docker://localhost/v1.43/build?t=zenml%3Asimple_ml_pipeline-orchestrator-intermediate-build&q=False&nocache=False&rm=False&forcerm=False&
pull=False: Bad Request ("dockerfile parse error on line 1: unknown instruction: Dockerfile") |
settings:
docker:
dockerfile: Dockerfile
build_context_root: envs/try_onDo you actually have a file called |
|
As for the issue when not specifying a Dockerfile: The debug logs would also be helpful in this case, but I suspect that this is unrelated to ZenML and a failure due to some conflict/timeout in the |
Hi, @schustmi, yes I do. I've double-checked it. |
|
@decadance-dance Maybe you need to do |
|
@decadance-dance Did that work? |
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System Information
ZENML_LOCAL_VERSION: 0.54.1
ZENML_SERVER_VERSION: 0.54.1
ZENML_SERVER_DATABASE: mysql
ZENML_SERVER_DEPLOYMENT_TYPE: other
ZENML_CONFIG_DIR: /home/kllis/.config/zenml
ZENML_LOCAL_STORE_DIR: /home/kllis/.config/zenml/local_stores
ZENML_SERVER_URL: http://localhost:8080
ZENML_ACTIVE_REPOSITORY_ROOT: /home/kllis/font_recognition_mlops
PYTHON_VERSION: 3.10.13
ENVIRONMENT: wsl
SYSTEM_INFO: {'os': 'linux', 'linux_distro': 'ubuntu', 'linux_distro_like': 'debian', 'linux_distro_version': '22.04'}
ACTIVE_WORKSPACE: default
ACTIVE_STACK: 123
ACTIVE_USER: admin
TELEMETRY_STATUS: enabled
ANALYTICS_CLIENT_ID: 623c517e-e34b-47b9-9f42-268a2cbcfbc2
ANALYTICS_USER_ID: b9298ae9-a19a-4f96-88f0-423dd282ed0d
ANALYTICS_SERVER_ID: 2c0f6083-1226-49a9-b54e-a531ef2143c6
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CURRENT STACK
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Type: artifact_store
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Name: docker-builder
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Type: image_builder
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What happened?
I am building the simple pipeline with the docker locally.
When I am running my pipeline I get this error:
APIError: 400 Client Error for http+docker://localhost/v1.43/build?t=zenml%3Asimple_ml_pipeline-orchestrator-intermediate-build&q=False&nocache=False&rm=False&forcerm=False& pull=False: Bad Request ("dockerfile parse error on line 1: unknown instruction: Dockerfile")Reproduction steps
python pipelines/try_on.pyRelevant log output
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