1.7. MicroShift で使用するための ServingRuntime CR の作成


インストールされたマニフェストとリリース情報に基づいて、ServingRuntime カスタムリソース (CR) を作成します。含まれている手順は、含まれている microshift-ai-model-serving マニフェストファイルを再利用して、ワークロード namespace で OpenVINO Model Server (OVMS) モデルサービングランタイムを再作成する例です。

注記

このアプローチはライブノードを必要としないため、CI/CD 自動化の一部にすることができます。

前提条件

  • microshift-ai-model-serving RPM と microshift-ai-model-serving-release-info RPM の両方がインストールされている。
  • マシンへの root ユーザーアクセス権がある。
  • OpenShift CLI (oc) がインストールされている。

手順

  1. 次のコマンドを実行して、MicroShift リリース情報ファイルから、使用する ServingRuntime CR のイメージ参照を抽出します。

    $ OVMS_IMAGE="$(jq -r '.images | with_entries(select(.key == "ovms-image")) | .[]' /usr/share/microshift/release/release-ai-model-serving-"$(uname -i)".json)" 
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    この例では、OVMS モデルサービングランタイムのイメージ参照が抽出されます。
  2. 次のコマンドを実行して、元の ServingRuntime YAML ファイルをコピーします。

    $ cp /usr/lib/microshift/manifests.d/050-microshift-ai-model-serving-runtimes/ovms-kserve.yaml ./ovms-kserve.yaml
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  3. 次のコマンドを実行して、ServingRuntime YAML の image: パラメーターフィールド値に実際のイメージ参照を追加します。

    $ sed -i "s,image: ovms-image,image: ${OVMS_IMAGE}," ./ovms-kserve.yaml
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  4. 次のコマンドを実行し、YAML ファイルを使用してカスタム namespace に ServingRuntime オブジェクトを作成します。

    $ oc create -n <ai_demo> -f ./ovms-kserve.yaml 
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    <ai_demo> は、namespace の名前に置き換えます。
重要

ServingRuntime CR が新しいマニフェストの一部である場合は、kustomization.yaml ファイルで namespace を設定します。次に例を示します。

Kustomize マニフェストの namespace 値の例

apiVersion: kustomize.config.k8s.io/v1beta1
kind: Kustomization
namespace: ai-demo
resources:
  - ovms-kserve.yaml
#...
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次のステップ

  • InferenceService オブジェクトを作成します。
  • モデルが推論の準備ができていることを確認します。
  • モデルをクエリーします。
  • オプション: モデルメトリクスを調べます。
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