zenml-io / zenml

ZenML ๐Ÿ™: The bridge between ML and Ops. https://zenml.io.
https://zenml.io
Apache License 2.0
3.93k stars 428 forks source link

[BUG]: unknown instruction: Dockerfile #2330

Open decadance-dance opened 7 months ago

decadance-dance commented 7 months ago

Contact Details [Optional]

No response

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 INTEGRATIONS: ['aws', 'evidently', 'kaniko', 'kubeflow', 'kubernetes', 'mlflow', 'pillow', 'scipy', 'seldon', 'sklearn', 'slack'] PACKAGES: {'brotli': '1.1.0', 'deprecated': '1.2.14', 'gitpython': '3.1.41', 'jinja2': '3.1.3', 'mako': '1.3.0', 'markdown': '3.5.2', 'markupsafe': '2.1.3', 'pyjwt': '2.7.0', 'pymysql': '1.0.3', 'pyyaml': '6.0.1', 'sqlalchemy': '1.4.41', 'sqlalchemy-utils': '0.38.3', 'absl-py': '1.4.0', 'aiofiles': '23.2.1', 'aiohttp': '3.9.1', 'aiokafka': '0.10.0', 'aiosignal': '1.3.1', 'alembic': '1.8.1', 'anyio': '4.2.0', 'argparse': '1.4.0', 'arrow': '1.3.0', 'asttokens': '2.4.1', 'async-timeout': '4.0.3', 'attrs': '22.2.0', 'aws-profile-manager': '0.7.3', 'azure-common': '1.1.28', 'azure-core': '1.29.7', 'azure-mgmt-core': '1.4.0', 'azure-mgmt-resource': '23.0.1', 'bcrypt': '4.0.1', 'blinker': '1.7.0', 'boto3': '1.34.22', 'botocore': '1.34.22', 'cachetools': '5.3.2', 'certifi': '2023.11.17', 'cffi': '1.16.0', 'charset-normalizer': '3.3.2', 'click': '8.1.3', 'click-params': '0.3.0', 'cloudpickle': '2.2.1', 'colorama': '0.4.6', 'comm': '0.2.1', 'configparser': '6.0.0', 'contextlib2': '21.6.0', 'contourpy': '1.2.0', 'copier': '8.1.0', 'cryptography': '41.0.7', 'cycler': '0.12.1', 'databricks-cli': '0.18.0', 'decorator': '5.1.1', 'dill': '0.3.7', 'distro': '1.9.0', 'docker': '6.1.3', 'docstring-parser': '0.15', 'dunamai': '1.19.0', 'entrypoints': '0.4', 'evidently': '0.3.3', 'exceptiongroup': '1.2.0', 'executing': '2.0.1', 'fastapi': '0.89.1', 'fastapi-utils': '0.2.1', 'fire': '0.5.0', 'flask': '3.0.1', 'fonttools': '4.47.2', 'frozenlist': '1.4.1', 'funcy': '2.0', 'gevent': '23.9.1', 'geventhttpclient': '2.0.2', 'gitdb': '4.0.11', 'google-api-core': '2.15.0', 'google-api-python-client': '1.12.11', 'google-auth': '2.26.2', 'google-auth-httplib2': '0.2.0', 'google-cloud-core': '2.4.1', 'google-cloud-storage': '2.14.0', 'google-crc32c': '1.5.0', 'google-pasta': '0.2.0', 'google-resumable-media': '2.7.0', 'googleapis-common-protos': '1.62.0', 'greenlet': '3.0.3', 'grpcio': '1.60.0', 'gunicorn': '21.2.0', 'h11': '0.14.0', 'httplib2': '0.19.1', 'httptools': '0.6.1', 'idna': '3.6', 'importlib-metadata': '4.13.0', 'importlib-resources': '6.1.1', 'ipinfo': '5.0.0', 'ipython': '8.18.0', 'ipywidgets': '8.1.1', 'isodate': '0.6.1', 'itsdangerous': '2.1.2', 'jedi': '0.19.1', 'jinja2-ansible-filters': '1.3.2', 'jinja2-time': '0.2.0', 'jmespath': '1.0.1', 'joblib': '1.3.2', 'jsonschema': '4.21.0', 'jsonschema-specifications': '2023.12.1', 'jupyterlab-widgets': '3.0.9', 'kfp': '1.8.22', 'kfp-pipeline-spec': '0.1.16', 'kfp-server-api': '1.8.5', 'kiwisolver': '1.4.5', 'kubernetes': '25.3.0', 'llvmlite': '0.41.1', 'markdown-it-py': '3.0.0', 'matplotlib': '3.8.2', 'matplotlib-inline': '0.1.6', 'mdurl': '0.1.2', 'mlflow': '2.9.2', 'mlserver': '1.3.5', 'mlserver-mlflow': '1.3.5', 'multidict': '6.0.4', 'multiprocess': '0.70.15', 'nltk': '3.8.1', 'numba': '0.58.1', 'numpy': '1.26.3', 'oauthlib': '3.2.2', 'orjson': '3.8.14', 'packaging': '23.2', 'pandas': '2.1.4', 'parso': '0.8.3', 'passlib': '1.7.4', 'pathos': '0.3.1', 'pathspec': '0.12.1', 'patsy': '0.5.6', 'pexpect': '4.9.0', 'pillow': '10.2.0', 'pip': '23.3.1', 'plotly': '5.18.0', 'plumbum': '1.8.2', 'pox': '0.3.3', 'ppft': '1.7.6.7', 'prometheus-client': '0.19.0', 'prompt-toolkit': '3.0.36', 'protobuf': '3.20.3', 'protobuf3-to-dict': '0.1.5', 'psutil': '5.9.7', 'ptyprocess': '0.7.0', 'pure-eval': '0.2.2', 'py-grpc-prometheus': '0.7.0', 'pyarrow': '14.0.2', 'pyasn1': '0.5.1', 'pyasn1-modules': '0.3.0', 'pycparser': '2.21', 'pydantic': '1.10.14', 'pygments': '2.17.2', 'pynndescent': '0.5.11', 'pyparsing': '2.4.7', 'python-dateutil': '2.8.2', 'python-dotenv': '1.0.0', 'python-multipart': '0.0.6', 'python-rapidjson': '1.14', 'pytz': '2023.3.post1', 'pyyaml-include': '1.3.2', 'querystring-parser': '1.2.4', 'questionary': '2.0.1', 'referencing': '0.32.1', 'regex': '2023.12.25', 'requests': '2.31.0', 'requests-oauthlib': '1.3.1', 'requests-toolbelt': '0.10.1', 'rich': '13.7.0', 'rpds-py': '0.17.1', 'rsa': '4.9', 'ruff': '0.1.7', 's3transfer': '0.10.0', 'sagemaker': '2.117.0', 'schema': '0.7.5', 'scikit-learn': '1.4.0', 'scipy': '1.11.4', 'setuptools': '68.2.2', 'six': '1.16.0', 'slack-sdk': '3.26.2', 'smdebug-rulesconfig': '1.0.1', 'smmap': '5.0.1', 'sniffio': '1.3.0', 'sqlalchemy2-stubs': '0.0.2a38', 'sqlmodel': '0.0.8', 'sqlparse': '0.4.4', 'stack-data': '0.6.3', 'starlette': '0.22.0', 'starlette-exporter': '0.17.1', 'statsmodels': '0.14.1', 'strip-hints': '0.1.10', 'tabulate': '0.9.0', 'tenacity': '8.2.3', 'termcolor': '2.4.0', 'threadpoolctl': '3.2.0', 'tqdm': '4.66.1', 'traitlets': '5.14.1', 'tritonclient': '2.41.1', 'typer': '0.9.0', 'types-python-dateutil': '2.8.19.20240106', 'typing-extensions': '4.9.0', 'tzdata': '2023.4', 'umap-learn': '0.5.5', 'uritemplate': '3.0.1', 'urllib3': '1.26.18', 'uvicorn': '0.26.0', 'uvloop': '0.19.0', 'validators': '0.18.2', 'watchfiles': '0.21.0', 'wcwidth': '0.2.13', 'websocket-client': '1.7.0', 'websockets': '12.0', 'werkzeug': '3.0.1', 'wheel': '0.41.2', 'widgetsnbextension': '4.0.9', 'wrapt': '1.16.0', 'yarl': '1.9.4', 'zenml': '0.54.1', 'zipp': '3.17.0', 'zope.event': '5.0', 'zope.interface': '6.1'}

CURRENT STACK

Name: 123 ID: 981e04f7-211d-49b9-9190-88872854c5c7 User: admin / b9298ae9-a19a-4f96-88f0-423dd282ed0d Workspace: default / d5402bc8-e31a-4104-b2f8-3ddf1a9e179d

ORCHESTRATOR: docker

Name: docker ID: f2ae61b1-86a4-421e-b22b-ac6be7063e05 Type: orchestrator Flavor: local_docker Configuration: {'run_args': {}} User: admin / b9298ae9-a19a-4f96-88f0-423dd282ed0d Workspace: default / d5402bc8-e31a-4104-b2f8-3ddf1a9e179d

ARTIFACT_STORE: default

Name: default ID: 87f1bffd-5117-43b6-ad69-c1565083a075 Type: artifact_store Flavor: local Configuration: {'path': ''} Workspace: default / d5402bc8-e31a-4104-b2f8-3ddf1a9e179d

IMAGE_BUILDER: docker-builder

Name: docker-builder ID: 2cb96498-ab0c-47a1-9d50-d6874e2c4257 Type: image_builder Flavor: local Configuration: {} User: admin / b9298ae9-a19a-4f96-88f0-423dd282ed0d Workspace: default / d5402bc8-e31a-4104-b2f8-3ddf1a9e179d

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")

# pipelines/try_on.py

from zenml import pipeline, step

@step
def load_data() -> dict:
    """Simulates loading of training data and labels."""

    training_data = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]
    labels = [0, 1, 0]

    return {'features': training_data, 'labels': labels}

@step
def train_model(data: dict) -> None:
    """
    A mock 'training' process that also demonstrates using the input data.
    In a real-world scenario, this would be replaced with actual model fitting logic.
    """
    total_features = sum(map(sum, data['features']))
    total_labels = sum(data['labels'])

    print(f"Trained model using {len(data['features'])} data points. "
          f"Feature sum is {total_features}, label sum is {total_labels}")

@pipeline
def simple_ml_pipeline():
    """Define a pipeline that connects the steps."""
    dataset = load_data()
    train_model(dataset)

if __name__ == "__main__":
    simple_ml_pipeline = simple_ml_pipeline.with_options(config_path='configs/try_on.yaml')
    simple_ml_pipeline()
    # You can now use the `run` object to see steps, outputs, etc.
# configs/try_on.yaml

settings:
  docker:
    dockerfile: Dockerfile
    build_context_root: envs/try_on
# envs/try_on

FROM python:3.10-alpine3.18
RUN pip install polars

Reproduction steps

  1. python pipelines/try_on.py

Relevant log output

Initiating a new run for the pipeline: simple_ml_pipeline.
Reusing registered pipeline version: (version: 2).
Building Docker image(s) for pipeline simple_ml_pipeline.
Building Docker image zenml:simple_ml_pipeline-orchestrator-intermediate-build.
No .dockerignore found, including all files inside build context.
โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ Traceback (most recent call last) โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:268 in         โ”‚
โ”‚ _raise_for_status                                                                                โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   265 โ”‚   def _raise_for_status(self, response):                                                 โ”‚
โ”‚   266 โ”‚   โ”‚   """Raises stored :class:`APIError`, if one occurred."""                            โ”‚
โ”‚   267 โ”‚   โ”‚   try:                                                                               โ”‚
โ”‚ โฑ 268 โ”‚   โ”‚   โ”‚   response.raise_for_status()                                                    โ”‚
โ”‚   269 โ”‚   โ”‚   except requests.exceptions.HTTPError as e:                                         โ”‚
โ”‚   270 โ”‚   โ”‚   โ”‚   raise create_api_error_from_http_exception(e) from e                           โ”‚
โ”‚   271                                                                                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/requests/models.py:1021 in          โ”‚
โ”‚ raise_for_status                                                                                 โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   1018 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                             โ”‚
โ”‚   1019 โ”‚   โ”‚                                                                                     โ”‚
โ”‚   1020 โ”‚   โ”‚   if http_error_msg:                                                                โ”‚
โ”‚ โฑ 1021 โ”‚   โ”‚   โ”‚   raise HTTPError(http_error_msg, response=self)                                โ”‚
โ”‚   1022 โ”‚                                                                                         โ”‚
โ”‚   1023 โ”‚   def close(self):                                                                      โ”‚
โ”‚   1024 โ”‚   โ”‚   """Releases the connection back to the pool. Once this method has been            โ”‚
โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ
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:

โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ Traceback (most recent call last) โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ
โ”‚ /home/kllis/font_recognition_mlops/pipelines/try_on.py:33 in <module>                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   30                                                                                             โ”‚
โ”‚   31 if __name__ == "__main__":                                                                  โ”‚
โ”‚   32 โ”‚   simple_ml_pipeline = simple_ml_pipeline.with_options(config_path='configs/try_on.yam    โ”‚
โ”‚ โฑ 33 โ”‚   simple_ml_pipeline()                                                                    โ”‚
โ”‚   34 โ”‚   # You can now use the `run` object to see steps, outputs, etc.                          โ”‚
โ”‚   35                                                                                             โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/pipeline.py:151 โ”‚
โ”‚ 0 in __call__                                                                                    โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   1507 โ”‚   โ”‚   โ”‚   return self.entrypoint(*args, **kwargs)                                       โ”‚
โ”‚   1508 โ”‚   โ”‚                                                                                     โ”‚
โ”‚   1509 โ”‚   โ”‚   self.prepare(*args, **kwargs)                                                     โ”‚
โ”‚ โฑ 1510 โ”‚   โ”‚   return self._run(**self._run_args)                                                โ”‚
โ”‚   1511 โ”‚                                                                                         โ”‚
โ”‚   1512 โ”‚   def _call_entrypoint(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> None:                        โ”‚
โ”‚   1513 โ”‚   โ”‚   """Calls the pipeline entrypoint function with the given arguments.               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/pipeline.py:698 โ”‚
โ”‚ in _run                                                                                          โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚    695 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   deployment=deployment, local_repo_context=local_repo_context              โ”‚
โ”‚    696 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                             โ”‚
โ”‚    697 โ”‚   โ”‚   โ”‚                                                                                 โ”‚
โ”‚ โฑ  698 โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_model = build_utils.reuse_or_create_pipeline_build(                     โ”‚
โ”‚    699 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   deployment=deployment,                                                    โ”‚
โ”‚    700 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_id=pipeline_id,                                                  โ”‚
โ”‚    701 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   allow_build_reuse=not prevent_build_reuse,                                โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/build_utils.py: โ”‚
โ”‚ 94 in reuse_or_create_pipeline_build                                                             โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚    91 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                          โ”‚
โ”‚    92 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   return existing_build                                                      โ”‚
โ”‚    93 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚ โฑ  94 โ”‚   โ”‚   return create_pipeline_build(                                                      โ”‚
โ”‚    95 โ”‚   โ”‚   โ”‚   deployment=deployment,                                                         โ”‚
โ”‚    96 โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_id=pipeline_id,                                                       โ”‚
โ”‚    97 โ”‚   โ”‚   โ”‚   code_repository=code_repository,                                               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/build_utils.py: โ”‚
โ”‚ 257 in create_pipeline_build                                                                     โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   254 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   image_name_or_digest,                                                      โ”‚
โ”‚   255 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile,                                                                โ”‚
โ”‚   256 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   requirements,                                                              โ”‚
โ”‚ โฑ 257 โ”‚   โ”‚   โ”‚   ) = docker_image_builder.build_docker_image(                                   โ”‚
โ”‚   258 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   docker_settings=build_config.settings,                                     โ”‚
โ”‚   259 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   tag=tag,                                                                   โ”‚
โ”‚   260 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   stack=stack,                                                               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/utils/pipeline_docker_image_b โ”‚
โ”‚ uilder.py:200 in build_docker_image                                                              โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   197 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   source=docker_settings.dockerfile, destination="Dockerfile"                โ”‚
โ”‚   198 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                              โ”‚
โ”‚   199 โ”‚   โ”‚   โ”‚   logger.info("Building Docker image `%s`.", user_image_name)                    โ”‚
โ”‚ โฑ 200 โ”‚   โ”‚   โ”‚   image_name_or_digest = image_builder.build(                                    โ”‚
โ”‚   201 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   image_name=user_image_name,                                                โ”‚
โ”‚   202 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context=build_context,                                               โ”‚
โ”‚   203 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   docker_build_options=docker_settings.build_options,                        โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/image_builders/local_image_bu โ”‚
โ”‚ ilder.py:121 in build                                                                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   118 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   tag=image_name,                                                            โ”‚
โ”‚   119 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   **(docker_build_options or {}),                                            โ”‚
โ”‚   120 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                              โ”‚
โ”‚ โฑ 121 โ”‚   โ”‚   docker_utils._process_stream(output_stream)                                        โ”‚
โ”‚   122 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚   123 โ”‚   โ”‚   if container_registry:                                                             โ”‚
โ”‚   124 โ”‚   โ”‚   โ”‚   return container_registry.push_image(image_name)                               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/utils/docker_utils.py:350 in  โ”‚
โ”‚ _process_stream                                                                                  โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   347 โ”‚   """                                                                                    โ”‚
โ”‚   348 โ”‚   auxiliary_info = []                                                                    โ”‚
โ”‚   349 โ”‚                                                                                          โ”‚
โ”‚ โฑ 350 โ”‚   for element in stream:                                                                 โ”‚
โ”‚   351 โ”‚   โ”‚   lines = element.decode("utf-8").strip().split("\n")                                โ”‚
โ”‚   352 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚   353 โ”‚   โ”‚   for line in lines:                                                                 โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:358 in         โ”‚
โ”‚ _stream_helper                                                                                   โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   355 โ”‚   โ”‚   else:                                                                              โ”‚
โ”‚   356 โ”‚   โ”‚   โ”‚   # Response isn't chunked, meaning we probably                                  โ”‚
โ”‚   357 โ”‚   โ”‚   โ”‚   # encountered an error immediately                                             โ”‚
โ”‚ โฑ 358 โ”‚   โ”‚   โ”‚   yield self._result(response, json=decode)                                      โ”‚
โ”‚   359 โ”‚                                                                                          โ”‚
โ”‚   360 โ”‚   def _multiplexed_buffer_helper(self, response):                                        โ”‚
โ”‚   361 โ”‚   โ”‚   """A generator of multiplexed data blocks read from a buffered                     โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:274 in _result โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   271 โ”‚                                                                                          โ”‚
โ”‚   272 โ”‚   def _result(self, response, json=False, binary=False):                                 โ”‚
โ”‚   273 โ”‚   โ”‚   assert not (json and binary)                                                       โ”‚
โ”‚ โฑ 274 โ”‚   โ”‚   self._raise_for_status(response)                                                   โ”‚
โ”‚   275 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚   276 โ”‚   โ”‚   if json:                                                                           โ”‚
โ”‚   277 โ”‚   โ”‚   โ”‚   return response.json()                                                         โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:270 in         โ”‚
โ”‚ _raise_for_status                                                                                โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   267 โ”‚   โ”‚   try:                                                                               โ”‚
โ”‚   268 โ”‚   โ”‚   โ”‚   response.raise_for_status()                                                    โ”‚
โ”‚   269 โ”‚   โ”‚   except requests.exceptions.HTTPError as e:                                         โ”‚
โ”‚ โฑ 270 โ”‚   โ”‚   โ”‚   raise create_api_error_from_http_exception(e) from e                           โ”‚
โ”‚   271 โ”‚                                                                                          โ”‚
โ”‚   272 โ”‚   def _result(self, response, json=False, binary=False):                                 โ”‚
โ”‚   273 โ”‚   โ”‚   assert not (json and binary)                                                       โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/errors.py:39 in              โ”‚
โ”‚ create_api_error_from_http_exception                                                             โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚    36 โ”‚   โ”‚   โ”‚   cls = ImageNotFound                                                            โ”‚
โ”‚    37 โ”‚   โ”‚   else:                                                                              โ”‚
โ”‚    38 โ”‚   โ”‚   โ”‚   cls = NotFound                                                                 โ”‚
โ”‚ โฑ  39 โ”‚   raise cls(e, response=response, explanation=explanation) from e                        โ”‚
โ”‚    40                                                                                            โ”‚
โ”‚    41                                                                                            โ”‚
โ”‚    42 class APIError(requests.exceptions.HTTPError, DockerException):                            โ”‚
โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ
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")

Code of Conduct

decadance-dance commented 7 months ago

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: 
      - polars

Logs:

Initiating a new run for the pipeline: simple_ml_pipeline.
Reusing registered pipeline version: (version: 2).
Building Docker image(s) for pipeline simple_ml_pipeline.
Building Docker image zenml:simple_ml_pipeline-orchestrator.
- Including user-defined requirements: polars
Step 1/8 : FROM python:3.10-alpine3.18
Step 2/8 : WORKDIR /app
Step 3/8 : COPY .zenml_user_requirements .
Step 4/8 : RUN pip install --default-timeout=60 --no-cache-dir  -r .zenml_user_requirements
โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ Traceback (most recent call last) โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ
โ”‚ /home/kllis/font_recognition_mlops/pipelines/try_on.py:33 in <module>                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   30                                                                                             โ”‚
โ”‚   31 if __name__ == "__main__":                                                                  โ”‚
โ”‚   32 โ”‚   simple_ml_pipeline = simple_ml_pipeline.with_options(config_path='configs/try_on.yam    โ”‚
โ”‚ โฑ 33 โ”‚   simple_ml_pipeline()                                                                    โ”‚
โ”‚   34 โ”‚   # You can now use the `run` object to see steps, outputs, etc.                          โ”‚
โ”‚   35                                                                                             โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/pipeline.py:151 โ”‚
โ”‚ 0 in __call__                                                                                    โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   1507 โ”‚   โ”‚   โ”‚   return self.entrypoint(*args, **kwargs)                                       โ”‚
โ”‚   1508 โ”‚   โ”‚                                                                                     โ”‚
โ”‚   1509 โ”‚   โ”‚   self.prepare(*args, **kwargs)                                                     โ”‚
โ”‚ โฑ 1510 โ”‚   โ”‚   return self._run(**self._run_args)                                                โ”‚
โ”‚   1511 โ”‚                                                                                         โ”‚
โ”‚   1512 โ”‚   def _call_entrypoint(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> None:                        โ”‚
โ”‚   1513 โ”‚   โ”‚   """Calls the pipeline entrypoint function with the given arguments.               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/pipeline.py:698 โ”‚
โ”‚ in _run                                                                                          โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚    695 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   deployment=deployment, local_repo_context=local_repo_context              โ”‚
โ”‚    696 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                             โ”‚
โ”‚    697 โ”‚   โ”‚   โ”‚                                                                                 โ”‚
โ”‚ โฑ  698 โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_model = build_utils.reuse_or_create_pipeline_build(                     โ”‚
โ”‚    699 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   deployment=deployment,                                                    โ”‚
โ”‚    700 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_id=pipeline_id,                                                  โ”‚
โ”‚    701 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   allow_build_reuse=not prevent_build_reuse,                                โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/build_utils.py: โ”‚
โ”‚ 94 in reuse_or_create_pipeline_build                                                             โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚    91 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                          โ”‚
โ”‚    92 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   return existing_build                                                      โ”‚
โ”‚    93 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚ โฑ  94 โ”‚   โ”‚   return create_pipeline_build(                                                      โ”‚
โ”‚    95 โ”‚   โ”‚   โ”‚   deployment=deployment,                                                         โ”‚
โ”‚    96 โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_id=pipeline_id,                                                       โ”‚
โ”‚    97 โ”‚   โ”‚   โ”‚   code_repository=code_repository,                                               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/build_utils.py: โ”‚
โ”‚ 257 in create_pipeline_build                                                                     โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   254 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   image_name_or_digest,                                                      โ”‚
โ”‚   255 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile,                                                                โ”‚
โ”‚   256 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   requirements,                                                              โ”‚
โ”‚ โฑ 257 โ”‚   โ”‚   โ”‚   ) = docker_image_builder.build_docker_image(                                   โ”‚
โ”‚   258 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   docker_settings=build_config.settings,                                     โ”‚
โ”‚   259 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   tag=tag,                                                                   โ”‚
โ”‚   260 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   stack=stack,                                                               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/utils/pipeline_docker_image_b โ”‚
โ”‚ uilder.py:303 in build_docker_image                                                              โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   300 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   destination=destination, source=source                             โ”‚
โ”‚   301 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                      โ”‚
โ”‚   302 โ”‚   โ”‚   โ”‚                                                                                  โ”‚
โ”‚ โฑ 303 โ”‚   โ”‚   โ”‚   image_name_or_digest = image_builder.build(                                    โ”‚
โ”‚   304 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   image_name=target_image_name,                                              โ”‚
โ”‚   305 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context=build_context,                                               โ”‚
โ”‚   306 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   docker_build_options=build_options,                                        โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/image_builders/local_image_bu โ”‚
โ”‚ ilder.py:121 in build                                                                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   118 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   tag=image_name,                                                            โ”‚
โ”‚   119 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   **(docker_build_options or {}),                                            โ”‚
โ”‚   120 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                              โ”‚
โ”‚ โฑ 121 โ”‚   โ”‚   docker_utils._process_stream(output_stream)                                        โ”‚
โ”‚   122 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚   123 โ”‚   โ”‚   if container_registry:                                                             โ”‚
โ”‚   124 โ”‚   โ”‚   โ”‚   return container_registry.push_image(image_name)                               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/utils/docker_utils.py:357 in  โ”‚
โ”‚ _process_stream                                                                                  โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   354 โ”‚   โ”‚   โ”‚   try:                                                                           โ”‚
โ”‚   355 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   line_json = json.loads(line)                                               โ”‚
โ”‚   356 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   if "error" in line_json:                                                   โ”‚
โ”‚ โฑ 357 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   raise RuntimeError(f"Docker error: {line_json['error']}.")             โ”‚
โ”‚   358 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   elif "stream" in line_json:                                                โ”‚
โ”‚   359 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   text = line_json["stream"].strip()                                     โ”‚
โ”‚   360 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   if "ERROR" in text:                                                    โ”‚
โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ
htahir1 commented 7 months ago

Might be a whole number of errors. Can you try running with having the env variable ZENML_LOGGING_VERBOSITY=DEBUG set? And then you can see the real error

decadance-dance commented 7 months ago

@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)
โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ Traceback (most recent call last) โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:268 in         โ”‚
โ”‚ _raise_for_status                                                                                โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   265 โ”‚   def _raise_for_status(self, response):                                                 โ”‚
โ”‚   266 โ”‚   โ”‚   """Raises stored :class:`APIError`, if one occurred."""                            โ”‚
โ”‚   267 โ”‚   โ”‚   try:                                                                               โ”‚
โ”‚ โฑ 268 โ”‚   โ”‚   โ”‚   response.raise_for_status()                                                    โ”‚
โ”‚   269 โ”‚   โ”‚   except requests.exceptions.HTTPError as e:                                         โ”‚
โ”‚   270 โ”‚   โ”‚   โ”‚   raise create_api_error_from_http_exception(e) from e                           โ”‚
โ”‚   271                                                                                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ                            โ”‚
โ”‚ โ”‚ response = <Response [400]>                                       โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ”‚     self = <docker.api.client.APIClient object at 0x7f1237b31780> โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/requests/models.py:1021 in          โ”‚
โ”‚ raise_for_status                                                                                 โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   1018 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                             โ”‚
โ”‚   1019 โ”‚   โ”‚                                                                                     โ”‚
โ”‚   1020 โ”‚   โ”‚   if http_error_msg:                                                                โ”‚
โ”‚ โฑ 1021 โ”‚   โ”‚   โ”‚   raise HTTPError(http_error_msg, response=self)                                โ”‚
โ”‚   1022 โ”‚                                                                                         โ”‚
โ”‚   1023 โ”‚   def close(self):                                                                      โ”‚
โ”‚   1024 โ”‚   โ”‚   """Releases the connection back to the pool. Once this method has been            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ โ”‚
โ”‚ โ”‚ http_error_msg = '400 Client Error: Bad Request for url:                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                  http+docker://localhost/v1.43/build?t=zen'+111                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚         reason = 'Bad Request'                                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚           self = <Response [400]>                                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ โ”‚
โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ
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:

โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ Traceback (most recent call last) โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ
โ”‚ /home/kllis/font_recognition_mlops/pipelines/try_on.py:33 in <module>                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   30                                                                                             โ”‚
โ”‚   31 if __name__ == "__main__":                                                                  โ”‚
โ”‚   32 โ”‚   simple_ml_pipeline = simple_ml_pipeline.with_options(config_path='configs/try_on.yam    โ”‚
โ”‚ โฑ 33 โ”‚   simple_ml_pipeline()                                                                    โ”‚
โ”‚   34 โ”‚   # You can now use the `run` object to see steps, outputs, etc.                          โ”‚
โ”‚   35                                                                                             โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ        โ”‚
โ”‚ โ”‚          load_data = <__main__.load_data object at 0x7f12638dc430>                    โ”‚        โ”‚
โ”‚ โ”‚           pipeline = <function pipeline at 0x7f1268229510>                            โ”‚        โ”‚
โ”‚ โ”‚ simple_ml_pipeline = <zenml.new.pipelines.pipeline.Pipeline object at 0x7f1290fdf6d0> โ”‚        โ”‚
โ”‚ โ”‚               step = <function step at 0x7f1263ab6cb0>                                โ”‚        โ”‚
โ”‚ โ”‚        train_model = <__main__.train_model object at 0x7f12638dc6d0>                  โ”‚        โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ        โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/pipeline.py:151 โ”‚
โ”‚ 0 in __call__                                                                                    โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   1507 โ”‚   โ”‚   โ”‚   return self.entrypoint(*args, **kwargs)                                       โ”‚
โ”‚   1508 โ”‚   โ”‚                                                                                     โ”‚
โ”‚   1509 โ”‚   โ”‚   self.prepare(*args, **kwargs)                                                     โ”‚
โ”‚ โฑ 1510 โ”‚   โ”‚   return self._run(**self._run_args)                                                โ”‚
โ”‚   1511 โ”‚                                                                                         โ”‚
โ”‚   1512 โ”‚   def _call_entrypoint(self, *args: Any, **kwargs: Any) -> None:                        โ”‚
โ”‚   1513 โ”‚   โ”‚   """Calls the pipeline entrypoint function with the given arguments.               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ                    โ”‚
โ”‚ โ”‚   args = ()                                                               โ”‚                    โ”‚
โ”‚ โ”‚ kwargs = {}                                                               โ”‚                    โ”‚
โ”‚ โ”‚   self = <zenml.new.pipelines.pipeline.Pipeline object at 0x7f1290fdf6d0> โ”‚                    โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ                    โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/pipeline.py:698 โ”‚
โ”‚ in _run                                                                                          โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚    695 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   deployment=deployment, local_repo_context=local_repo_context              โ”‚
โ”‚    696 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                             โ”‚
โ”‚    697 โ”‚   โ”‚   โ”‚                                                                                 โ”‚
โ”‚ โฑ  698 โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_model = build_utils.reuse_or_create_pipeline_build(                     โ”‚
โ”‚    699 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   deployment=deployment,                                                    โ”‚
โ”‚    700 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_id=pipeline_id,                                                  โ”‚
โ”‚    701 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   allow_build_reuse=not prevent_build_reuse,                                โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ โ”‚
โ”‚ โ”‚             analytics_handler = <zenml.analytics.utils.track_handler object at               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 0x7f12638dc2e0>                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                         build = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚               code_repository = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                   config_path = 'configs/try_on.yaml'                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                    deployment = PipelineDeploymentBase(                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   run_name_template='simple_ml_pipeline-{date}-{time}',    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   pipeline_configuration=PipelineConfiguration(            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   enable_cache=None,                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   enable_artifact_metadata=None,                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   enable_artifact_visualization=None,                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   enable_step_logs=None,                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   settings={                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   'docker': BaseSettings(                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile'                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   'orchestrator.local_docker': BaseSettings()      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   },                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   extra={},                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   failure_hook_source=None,                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   success_hook_source=None,                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   model_version=None,                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   parameters=None,                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   name='simple_ml_pipeline'                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   ),                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   step_configurations={                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   'load_data': Step(                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   spec=StepSpec(                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   source=Source(                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   module='pipelines.try_on',               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   attribute='load_data',                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.USER: 'user'>           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   upstream_steps=[],                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   inputs={},                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_parameter_name='load_data'          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   config=StepConfiguration(                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   name='load_data',                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_cache=None,                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_metadata=None,               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_visualization=None,          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_step_logs=None,                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   step_operator=None,                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   experiment_tracker=None,                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   parameters={},                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   settings={                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'docker': BaseSettings(                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile'              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'orchestrator.local_docker':             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 BaseSettings()                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   extra={},                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   failure_hook_source=None,                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   success_hook_source=None,                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   model_version=None,                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   outputs={                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'output': ArtifactConfiguration(         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   materializer_source=(                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   Source(                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 module='zenml.materializers.built_in_materializer',          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 attribute='BuiltInContainerMaterializer',                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.INTERNAL:   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 'internal'>                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   default_materializer_source=None     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   caching_parameters={                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'step_source':                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 '3f999ebc88db7733bd242394e943db7666a4e73dc9ba14794eb7c200a3โ€ฆ โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'output_materializer_source':            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 'e83a5a4d2f71ed14784c595d98715eab'                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   external_input_artifacts={}                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   ),                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   'train_model': Step(                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   spec=StepSpec(                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   source=Source(                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   module='pipelines.try_on',               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   attribute='train_model',                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.USER: 'user'>           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   upstream_steps=['load_data'],                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   inputs={                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'data': InputSpec(                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   step_name='load_data',               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   output_name='output'                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_parameter_name='train_model'        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   config=StepConfiguration(                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   name='train_model',                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_cache=None,                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_metadata=None,               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_visualization=None,          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_step_logs=None,                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   step_operator=None,                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   experiment_tracker=None,                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   parameters={},                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   settings={                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'docker': BaseSettings(                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile'              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'orchestrator.local_docker':             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 BaseSettings()                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   extra={},                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   failure_hook_source=None,                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   success_hook_source=None,                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   model_version=None,                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   outputs={},                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   caching_parameters={                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'step_source':                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 'fa7c03d48725402cebda45811dc7d7ec5ccdbb47b6f402cf3da1e47c5fโ€ฆ โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   external_input_artifacts={}                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   )                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   },                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   client_environment={                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   'environment': 'wsl',                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   'os': 'linux',                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   'linux_distro': 'ubuntu',                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   'linux_distro_like': 'debian',                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   'linux_distro_version': '22.04',                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   'python_version': '3.10.13'                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   },                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   client_version='0.54.1',                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   server_version='0.54.1'                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 )                                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚      enable_artifact_metadata = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚ enable_artifact_visualization = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                  enable_cache = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚              enable_step_logs = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                         extra = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚            local_repo_context = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                   pipeline_id = UUID('38273f4f-cf7f-41a0-98d9-e77265ca6bbd')                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                 pipeline_spec = PipelineSpec(                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   version='0.4',                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   source=Source(                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   module='pipelines.try_on',                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   attribute='simple_ml_pipeline',                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.USER: 'user'>                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   ),                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   parameters={},                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   steps=[                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   StepSpec(                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   source=Source(                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   module='pipelines.try_on',                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   attribute='load_data',                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.USER: 'user'>               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   upstream_steps=[],                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   inputs={},                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_parameter_name='load_data'              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   ),                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   StepSpec(                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   source=Source(                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   module='pipelines.try_on',                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   attribute='train_model',                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.USER: 'user'>               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   upstream_steps=['load_data'],                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   inputs={                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'data': InputSpec(                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   step_name='load_data',                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   output_name='output'                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_parameter_name='train_model'            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   โ”‚   )                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 โ”‚   ]                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 )                                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚           prevent_build_reuse = False                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚             register_pipeline = True                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                      run_name = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                      schedule = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                   schedule_id = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                          self = <zenml.new.pipelines.pipeline.Pipeline object at             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                                 0x7f1290fdf6d0>                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                      settings = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚    skip_pipeline_registration = False                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                         stack = <zenml.stack.stack.Stack object at 0x7f1237e63400>           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚           step_configurations = None                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                      unlisted = False                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/build_utils.py: โ”‚
โ”‚ 94 in reuse_or_create_pipeline_build                                                             โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚    91 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                          โ”‚
โ”‚    92 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   return existing_build                                                      โ”‚
โ”‚    93 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚ โฑ  94 โ”‚   โ”‚   return create_pipeline_build(                                                      โ”‚
โ”‚    95 โ”‚   โ”‚   โ”‚   deployment=deployment,                                                         โ”‚
โ”‚    96 โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_id=pipeline_id,                                                       โ”‚
โ”‚    97 โ”‚   โ”‚   โ”‚   code_repository=code_repository,                                               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ โ”‚
โ”‚ โ”‚ allow_build_reuse = True                                                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚             build = None                                                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚   code_repository = None                                                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚        deployment = PipelineDeploymentBase(                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   run_name_template='simple_ml_pipeline-{date}-{time}',                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   pipeline_configuration=PipelineConfiguration(                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   enable_cache=None,                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   enable_artifact_metadata=None,                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   enable_artifact_visualization=None,                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   enable_step_logs=None,                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   settings={                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   'docker': BaseSettings(                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile'                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   'orchestrator.local_docker': BaseSettings()                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   },                                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   extra={},                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   failure_hook_source=None,                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   success_hook_source=None,                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   model_version=None,                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   parameters=None,                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   name='simple_ml_pipeline'                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   ),                                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   step_configurations={                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   'load_data': Step(                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   spec=StepSpec(                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   source=Source(                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   module='pipelines.try_on',                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   attribute='load_data',                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.USER: 'user'>                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   upstream_steps=[],                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   inputs={},                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_parameter_name='load_data'                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   config=StepConfiguration(                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   name='load_data',                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_cache=None,                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_metadata=None,                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_visualization=None,                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_step_logs=None,                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   step_operator=None,                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   experiment_tracker=None,                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   parameters={},                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   settings={                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'docker': BaseSettings(                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile'                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'orchestrator.local_docker': BaseSettings()          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   extra={},                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   failure_hook_source=None,                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   success_hook_source=None,                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   model_version=None,                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   outputs={                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'output': ArtifactConfiguration(                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   materializer_source=(                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   Source(                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     module='zenml.materializers.built_in_materializer',                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     attribute='BuiltInContainerMaterializer',                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.INTERNAL: 'internal'>   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   default_materializer_source=None                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   caching_parameters={                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'step_source':                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     '3f999ebc88db7733bd242394e943db7666a4e73dc9ba14794eb7c200a3bc82d1',      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'output_materializer_source':                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     'e83a5a4d2f71ed14784c595d98715eab'                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   external_input_artifacts={}                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   ),                                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   'train_model': Step(                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   spec=StepSpec(                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   source=Source(                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   module='pipelines.try_on',                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   attribute='train_model',                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.USER: 'user'>                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   upstream_steps=['load_data'],                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   inputs={                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'data': InputSpec(                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   step_name='load_data',                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   output_name='output'                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_parameter_name='train_model'                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   config=StepConfiguration(                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   name='train_model',                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_cache=None,                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_metadata=None,                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_visualization=None,                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_step_logs=None,                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   step_operator=None,                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   experiment_tracker=None,                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   parameters={},                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   settings={                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'docker': BaseSettings(                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile'                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'orchestrator.local_docker': BaseSettings()          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   extra={},                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   failure_hook_source=None,                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   success_hook_source=None,                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   model_version=None,                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   outputs={},                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   caching_parameters={                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'step_source':                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     'fa7c03d48725402cebda45811dc7d7ec5ccdbb47b6f402cf3da1e47c5f02cc8f'       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   external_input_artifacts={}                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   )                                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   },                                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   client_environment={                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   'environment': 'wsl',                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   'os': 'linux',                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   'linux_distro': 'ubuntu',                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   'linux_distro_like': 'debian',                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   'linux_distro_version': '22.04',                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   โ”‚   'python_version': '3.10.13'                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   },                                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   client_version='0.54.1',                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     โ”‚   server_version='0.54.1'                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                     )                                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚       pipeline_id = UUID('38273f4f-cf7f-41a0-98d9-e77265ca6bbd')                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/new/pipelines/build_utils.py: โ”‚
โ”‚ 257 in create_pipeline_build                                                                     โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   254 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   image_name_or_digest,                                                      โ”‚
โ”‚   255 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile,                                                                โ”‚
โ”‚   256 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   requirements,                                                              โ”‚
โ”‚ โฑ 257 โ”‚   โ”‚   โ”‚   ) = docker_image_builder.build_docker_image(                                   โ”‚
โ”‚   258 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   docker_settings=build_config.settings,                                     โ”‚
โ”‚   259 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   tag=tag,                                                                   โ”‚
โ”‚   260 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   stack=stack,                                                               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ โ”‚
โ”‚ โ”‚         build_config = BuildConfiguration(                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   key='orchestrator',                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   settings=DockerSettings(                                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   parent_image=None,                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile',                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   build_options={},                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   skip_build=False,                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   target_repository='zenml',                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   replicate_local_python_environment=None,                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   requirements=None,                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   required_integrations=[],                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   required_hub_plugins=[],                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   install_stack_requirements=True,                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   apt_packages=[],                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   environment={},                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   dockerignore=None,                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   copy_files=True,                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   copy_global_config=True,                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   user=None,                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   source_files=<SourceFileMode.DOWNLOAD_OR_INCLUDE:             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        'download_or_include'>                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   ),                                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   step_name=None,                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   entrypoint=None,                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   extra_files={}                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        )                                                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚             checksum = 'ec3e09f3b0e3bc6399ccec2b5731bfd4'                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚            checksums = {}                                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚               client = <zenml.client.Client object at 0x7f1239fefe50>                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚      code_repository = None                                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚         combined_key = 'orchestrator'                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚           deployment = PipelineDeploymentBase(                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   run_name_template='simple_ml_pipeline-{date}-{time}',             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   pipeline_configuration=PipelineConfiguration(                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   enable_cache=None,                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   enable_artifact_metadata=None,                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   enable_artifact_visualization=None,                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   enable_step_logs=None,                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   settings={                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   'docker': BaseSettings(                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile'                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   'orchestrator.local_docker': BaseSettings()               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   },                                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   extra={},                                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   failure_hook_source=None,                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   success_hook_source=None,                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   model_version=None,                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   parameters=None,                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   name='simple_ml_pipeline'                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   ),                                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   step_configurations={                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   'load_data': Step(                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   spec=StepSpec(                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   source=Source(                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   module='pipelines.try_on',                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   attribute='load_data',                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.USER: 'user'>                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   upstream_steps=[],                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   inputs={},                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_parameter_name='load_data'                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   config=StepConfiguration(                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   name='load_data',                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_cache=None,                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_metadata=None,                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_visualization=None,                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_step_logs=None,                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   step_operator=None,                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   experiment_tracker=None,                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   parameters={},                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   settings={                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'docker': BaseSettings(                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile'                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'orchestrator.local_docker': BaseSettings()       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   extra={},                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   failure_hook_source=None,                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   success_hook_source=None,                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   model_version=None,                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   outputs={                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'output': ArtifactConfiguration(                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   materializer_source=(                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   Source(                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        module='zenml.materializers.built_in_materializer',                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        attribute='BuiltInContainerMaterializer',                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.INTERNAL:            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        'internal'>                                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   default_materializer_source=None              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   caching_parameters={                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'step_source':                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        '3f999ebc88db7733bd242394e943db7666a4e73dc9ba14794eb7c200a3bc82d1',   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'output_materializer_source':                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        'e83a5a4d2f71ed14784c595d98715eab'                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   external_input_artifacts={}                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   ),                                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   'train_model': Step(                                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   spec=StepSpec(                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   source=Source(                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   module='pipelines.try_on',                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   attribute='train_model',                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   type=<SourceType.USER: 'user'>                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   upstream_steps=['load_data'],                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   inputs={                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'data': InputSpec(                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   step_name='load_data',                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   output_name='output'                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   pipeline_parameter_name='train_model'                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   config=StepConfiguration(                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   name='train_model',                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_cache=None,                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_metadata=None,                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_artifact_visualization=None,                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   enable_step_logs=None,                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   step_operator=None,                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   experiment_tracker=None,                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   parameters={},                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   settings={                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'docker': BaseSettings(                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile'                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   ),                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'orchestrator.local_docker': BaseSettings()       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   extra={},                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   failure_hook_source=None,                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   success_hook_source=None,                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   model_version=None,                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   outputs={},                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   caching_parameters={                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   'step_source':                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        'fa7c03d48725402cebda45811dc7d7ec5ccdbb47b6f402cf3da1e47c5f02cc8f'    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   },                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   external_input_artifacts={}                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   )                                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   },                                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   client_environment={                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   'environment': 'wsl',                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   'os': 'linux',                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   'linux_distro': 'ubuntu',                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   'linux_distro_like': 'debian',                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   'linux_distro_version': '22.04',                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   'python_version': '3.10.13'                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   },                                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   client_version='0.54.1',                                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   server_version='0.54.1'                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        )                                                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚ docker_image_builder = <zenml.utils.pipeline_docker_image_builder.PipelineDockerImageBuilder โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        object at 0x7f1239fefd60>                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚       download_files = False                                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚               images = {}                                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚        include_files = True                                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚          pipeline_id = UUID('38273f4f-cf7f-41a0-98d9-e77265ca6bbd')                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚      required_builds = [                                                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   BuildConfiguration(                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   key='orchestrator',                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   settings=DockerSettings(                                      โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   parent_image=None,                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerfile='Dockerfile',                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context_root='envs/try_on',                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_options={},                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   skip_build=False,                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   target_repository='zenml',                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   replicate_local_python_environment=None,                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   requirements=None,                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   required_integrations=[],                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   required_hub_plugins=[],                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   install_stack_requirements=True,                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   apt_packages=[],                                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   environment={},                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   dockerignore=None,                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   copy_files=True,                                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   copy_global_config=True,                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   user=None,                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   โ”‚   source_files=<SourceFileMode.DOWNLOAD_OR_INCLUDE:         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        'download_or_include'>                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   ),                                                            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   step_name=None,                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   entrypoint=None,                                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   โ”‚   extra_files={}                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   )                                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        ]                                                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                stack = <zenml.stack.stack.Stack object at 0x7f1237e63400>                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                  tag = 'simple_ml_pipeline-orchestrator'                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/utils/pipeline_docker_image_b โ”‚
โ”‚ uilder.py:200 in build_docker_image                                                              โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   197 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   source=docker_settings.dockerfile, destination="Dockerfile"                โ”‚
โ”‚   198 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                              โ”‚
โ”‚   199 โ”‚   โ”‚   โ”‚   logger.info("Building Docker image `%s`.", user_image_name)                    โ”‚
โ”‚ โฑ 200 โ”‚   โ”‚   โ”‚   image_name_or_digest = image_builder.build(                                    โ”‚
โ”‚   201 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   image_name=user_image_name,                                                โ”‚
โ”‚   202 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   build_context=build_context,                                               โ”‚
โ”‚   203 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   docker_build_options=docker_settings.build_options,                        โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ โ”‚
โ”‚ โ”‚        build_context = <zenml.image_builders.build_context.BuildContext object at            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        0x7f1239feff40>                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚  build_context_class = <class 'zenml.image_builders.build_context.BuildContext'>             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚      code_repository = None                                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚   container_registry = None                                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚      docker_settings = DockerSettings(                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   parent_image=None,                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   dockerfile='Dockerfile',                                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   build_context_root='envs/try_on',                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   build_options={},                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   skip_build=False,                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   target_repository='zenml',                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   replicate_local_python_environment=None,                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   requirements=None,                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   required_integrations=[],                                         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   required_hub_plugins=[],                                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   install_stack_requirements=True,                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   apt_packages=[],                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   environment={},                                                   โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   dockerignore=None,                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   copy_files=True,                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   copy_global_config=True,                                          โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   user=None,                                                        โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        โ”‚   source_files=<SourceFileMode.DOWNLOAD_OR_INCLUDE:                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        'download_or_include'>                                                โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        )                                                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚           dockerfile = None                                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚       download_files = False                                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚           entrypoint = None                                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚          extra_files = {}                                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚        image_builder = LocalImageBuilder(type=image_builder, flavor=local, )                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚        include_files = True                                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚         parent_image = 'zenml:simple_ml_pipeline-orchestrator-intermediate-build'            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                 push = False                                                                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚         requirements = None                                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚ requires_zenml_build = True                                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                 self = <zenml.utils.pipeline_docker_image_builder.PipelineDockerImageBuilder โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        object at 0x7f1239fefd60>                                             โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                stack = <zenml.stack.stack.Stack object at 0x7f1237e63400>                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                  tag = 'simple_ml_pipeline-orchestrator'                                     โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚    target_image_name = 'zenml:simple_ml_pipeline-orchestrator'                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚      user_image_name = 'zenml:simple_ml_pipeline-orchestrator-intermediate-build'            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/image_builders/local_image_bu โ”‚
โ”‚ ilder.py:121 in build                                                                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   118 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   tag=image_name,                                                            โ”‚
โ”‚   119 โ”‚   โ”‚   โ”‚   โ”‚   **(docker_build_options or {}),                                            โ”‚
โ”‚   120 โ”‚   โ”‚   โ”‚   )                                                                              โ”‚
โ”‚ โฑ 121 โ”‚   โ”‚   docker_utils._process_stream(output_stream)                                        โ”‚
โ”‚   122 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚   123 โ”‚   โ”‚   if container_registry:                                                             โ”‚
โ”‚   124 โ”‚   โ”‚   โ”‚   return container_registry.push_image(image_name)                               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ โ”‚
โ”‚ โ”‚        build_context = <zenml.image_builders.build_context.BuildContext object at            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                        0x7f1239feff40>                                                       โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚   container_registry = None                                                                  โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚ docker_build_options = {}                                                                    โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚        docker_client = <docker.client.DockerClient object at 0x7f123bac8d00>                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                    f = <_io.BufferedRandom name=6>                                           โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚           image_name = 'zenml:simple_ml_pipeline-orchestrator-intermediate-build'            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚        output_stream = <generator object APIClient._stream_helper at 0x7f1237576650>         โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚                 self = LocalImageBuilder(type=image_builder, flavor=local, )                 โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/zenml/utils/docker_utils.py:350 in  โ”‚
โ”‚ _process_stream                                                                                  โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   347 โ”‚   """                                                                                    โ”‚
โ”‚   348 โ”‚   auxiliary_info = []                                                                    โ”‚
โ”‚   349 โ”‚                                                                                          โ”‚
โ”‚ โฑ 350 โ”‚   for element in stream:                                                                 โ”‚
โ”‚   351 โ”‚   โ”‚   lines = element.decode("utf-8").strip().split("\n")                                โ”‚
โ”‚   352 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚   353 โ”‚   โ”‚   for line in lines:                                                                 โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ               โ”‚
โ”‚ โ”‚ auxiliary_info = []                                                            โ”‚               โ”‚
โ”‚ โ”‚         stream = <generator object APIClient._stream_helper at 0x7f1237576650> โ”‚               โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ               โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:358 in         โ”‚
โ”‚ _stream_helper                                                                                   โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   355 โ”‚   โ”‚   else:                                                                              โ”‚
โ”‚   356 โ”‚   โ”‚   โ”‚   # Response isn't chunked, meaning we probably                                  โ”‚
โ”‚   357 โ”‚   โ”‚   โ”‚   # encountered an error immediately                                             โ”‚
โ”‚ โฑ 358 โ”‚   โ”‚   โ”‚   yield self._result(response, json=decode)                                      โ”‚
โ”‚   359 โ”‚                                                                                          โ”‚
โ”‚   360 โ”‚   def _multiplexed_buffer_helper(self, response):                                        โ”‚
โ”‚   361 โ”‚   โ”‚   """A generator of multiplexed data blocks read from a buffered                     โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ                            โ”‚
โ”‚ โ”‚   decode = False                                                  โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ”‚ response = <Response [400]>                                       โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ”‚     self = <docker.api.client.APIClient object at 0x7f1237b31780> โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:274 in _result โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   271 โ”‚                                                                                          โ”‚
โ”‚   272 โ”‚   def _result(self, response, json=False, binary=False):                                 โ”‚
โ”‚   273 โ”‚   โ”‚   assert not (json and binary)                                                       โ”‚
โ”‚ โฑ 274 โ”‚   โ”‚   self._raise_for_status(response)                                                   โ”‚
โ”‚   275 โ”‚   โ”‚                                                                                      โ”‚
โ”‚   276 โ”‚   โ”‚   if json:                                                                           โ”‚
โ”‚   277 โ”‚   โ”‚   โ”‚   return response.json()                                                         โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ                            โ”‚
โ”‚ โ”‚   binary = False                                                  โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ”‚     json = False                                                  โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ”‚ response = <Response [400]>                                       โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ”‚     self = <docker.api.client.APIClient object at 0x7f1237b31780> โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/api/client.py:270 in         โ”‚
โ”‚ _raise_for_status                                                                                โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚   267 โ”‚   โ”‚   try:                                                                               โ”‚
โ”‚   268 โ”‚   โ”‚   โ”‚   response.raise_for_status()                                                    โ”‚
โ”‚   269 โ”‚   โ”‚   except requests.exceptions.HTTPError as e:                                         โ”‚
โ”‚ โฑ 270 โ”‚   โ”‚   โ”‚   raise create_api_error_from_http_exception(e) from e                           โ”‚
โ”‚   271 โ”‚                                                                                          โ”‚
โ”‚   272 โ”‚   def _result(self, response, json=False, binary=False):                                 โ”‚
โ”‚   273 โ”‚   โ”‚   assert not (json and binary)                                                       โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ                            โ”‚
โ”‚ โ”‚ response = <Response [400]>                                       โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ”‚     self = <docker.api.client.APIClient object at 0x7f1237b31780> โ”‚                            โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ /home/kllis/miniconda3/envs/zml/lib/python3.10/site-packages/docker/errors.py:39 in              โ”‚
โ”‚ create_api_error_from_http_exception                                                             โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚    36 โ”‚   โ”‚   โ”‚   cls = ImageNotFound                                                            โ”‚
โ”‚    37 โ”‚   โ”‚   else:                                                                              โ”‚
โ”‚    38 โ”‚   โ”‚   โ”‚   cls = NotFound                                                                 โ”‚
โ”‚ โฑ  39 โ”‚   raise cls(e, response=response, explanation=explanation) from e                        โ”‚
โ”‚    40                                                                                            โ”‚
โ”‚    41                                                                                            โ”‚
โ”‚    42 class APIError(requests.exceptions.HTTPError, DockerException):                            โ”‚
โ”‚                                                                                                  โ”‚
โ”‚ โ•ญโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€ locals โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฎ โ”‚
โ”‚ โ”‚         cls = <class 'docker.errors.APIError'>                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚           e = HTTPError('400 Client Error: Bad Request for url:                              โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚               http+docker://localhost/v1.43/build?t=zenml%3Asimple_ml_pipeline-orchestratorโ€ฆ โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚ explanation = 'dockerfile parse error on line 1: unknown instruction: Dockerfile'            โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ”‚    response = <Response [400]>                                                               โ”‚ โ”‚
โ”‚ โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ โ”‚
โ•ฐโ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ”€โ•ฏ
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")
schustmi commented 7 months ago
settings:
  docker:
    dockerfile: Dockerfile
    build_context_root: envs/try_on

Do you actually have a file called Dockerfile in your working directory from which you run your pipeline? It seems to me like that file doesn't exist, and in that case we treat the string passed here as the contents of the Dockerfile. Which means it might try to build a Docker image with the following instructions (which is not a valid Dockerfile and therefore fails)

Dockerfile
schustmi commented 7 months ago

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 pip install

decadance-dance commented 7 months ago

Do you actually have a file called Dockerfile in your working directory from which you run your pipeline?

Hi, @schustmi, yes I do. I've double-checked it.

htahir1 commented 7 months ago

@decadance-dance Maybe you need to do zenml init at the root of your repo where your Dockerfile is, and make sure you execute the pipeline from there?

htahir1 commented 7 months ago

@decadance-dance Did that work?