我目前正试图在没有安装Kubernetes和kubeflow的本地jupyterlab服务器上使用kubeflow kale jupyter扩展，并试图在GCP AI管道服务器或任何其他Cloud kubeflow管道服务器上运行我的代码管道。我可以通过kubeflow管道SDK来完成(因为它有添加主机名详细信息的功能(。但是当试图通过kubeflow kale扩展来实现时，它是不起作用的。据我所知，我们需要提供Kubeflow管道服务器的主机名，而我无法在Kubeflow kale UI扩展下拉字段中添加该主机名。我已经探索了很多kubeflow羽衣甘蓝的材料和博客，但没能找到解决方案。几乎所有关于Kubeflow-kale实现的博客和材料都是在Kubeflow托管的笔记本服务器上完成的
有人能帮我解决以下关于Kubeflow羽衣甘蓝的疑问吗：-
- Kubeflow kale只支持Kubeflow托管的笔记本服务器
- 如果否，我们如何提供在远程上运行管道的选项类似服务器的GCP AI管道
花最后一码的时间使用Kubeflow魔杖回声系统，我意识到以下内容：
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Kubeflow羽衣甘蓝是开源的，但不是完全免费的，在最新版本上运行Kubeflow羽衣甘蓝存在问题，我们在github上也报告了同样的问题，它与Arrikito一起工作，但Arrikito是授权的
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你应该能够像他们的文档中提到的那样一步一步地在本地安装kale，但我还没有尝试过
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如果你正在寻找管道编辑器Elyra是更好的选择-免费的，他们正在添加对其他管道的支持，如TFX等