1.9. モデルサービングランタイムの準備ができていることを確認する

手順

1. 次のコマンドを実行して、AI モデルがカスタム namespace にデプロイされていることを確認します。

   $ oc get -n ai-demo deployment

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   出力例

   NAME                      READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
   ovms-resnet50-predictor   1/1     1            1           72s

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2. 次のコマンドを実行して、デプロイメントが進行中であることを確認します。

   $ oc rollout status -n ai-demo deployment ovms-resnet50-predictor

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   出力例

   deployment "ovms-resnet50-predictor" successfully rolled out

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3. 次のコマンドを実行して、AI モデルワークロード Pod がカスタム namespace にデプロイされていることを確認します。

   $ oc get -n ai-demo pod

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   出力例

   NAME                                       READY   STATUS    RESTARTS      AGE
   ovms-resnet50-predictor-6fdb566b7f-bc9k5   2/2     Running   1 (72s ago)   74s

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4. 次のコマンドを実行して、作成されたサービス KServe を確認します。

   $ oc get svc -n ai-demo

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   出力例

   NAME                      TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)   AGE
   ovms-resnet50-predictor   ClusterIP   None         <none>        80/TCP    119s

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