インストール

手順

1. AWS のドキュメント に従って、AWS コマンドラインツールをインストールします。

2. S3 バケットを作成し、イメージファイルの AWS スナップショットへの変換を許可する権限を設定する必要があります。

   1. 次のコマンドを実行して、必要な環境変数を作成します。

      $ export BUCKET=<custom_bucket_name>
      $ export RAW_AMI=nvidia-bootc.ami
      $ export AMI_NAME="rhel-ai"
      $ export DEFAULT_VOLUME_SIZE=1000

      注記

      AWS では、DEFAULT_VOLUME_SIZE は GB 単位で測定されます。

   2. 以下のコマンドを実行して S3 バケットを作成できます。

      $ aws s3 mb s3://$BUCKET

   3. バケットに S3 ロールを生成するために必要な設定で trust-policy.json ファイルを作成する必要があります。

      $ printf '{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "vmie.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole", "Condition": { "StringEquals":{ "sts:Externalid": "vmimport" } } } ] }' > trust-policy.json

   4. 名前を付けることができるバケットの S3 ロールを作成します。以下のコマンド例では、vmiport がロールの名前です。

      $ aws iam create-role --role-name vmimport --assume-role-policy-document file://trust-policy.json

   5. バケットにポリシーを生成するために必要な設定で role-policy.json ファイルを作成する必要があります。

      $ printf '{ "Version":"2012-10-17", "Statement":[ { "Effect":"Allow", "Action":[ "s3:GetBucketLocation", "s3:GetObject", "s3:ListBucket" ], "Resource":[ "arn:aws:s3:::%s", "arn:aws:s3:::%s/*" ] }, { "Effect":"Allow", "Action":[ "ec2:ModifySnapshotAttribute", "ec2:CopySnapshot", "ec2:RegisterImage", "ec2:Describe*" ], "Resource":"*" } ] }' $BUCKET $BUCKET > role-policy.json

   6. 以下のコマンドを実行してバケットのポリシーを作成します。

      $ aws iam put-role-policy --role-name vmimport --policy-name vmimport-$BUCKET --policy-document file://role-policy.json

3. S3 バケットがセットアップされました。Red Hat Enterprise Linux AI ダウンロードページ から RAW イメージをダウンロードする必要があります。

4. RAW イメージリンクをコピーし、次のコマンドに追加します。

   $ curl -Lo disk.raw.gz <link-to-raw-file>

5. 次のコマンドで raw.gz ファイルを展開します。

   $ gunzip disk.raw.gz

6. 次のコマンドを使用して、イメージを S3 バケットにアップロードします。

   $ aws s3 cp disk.raw s3://$BUCKET/$RAW_AMI

7. 次のコマンドを実行して、イメージをスナップショットに変換し、task_id 変数名に保存します。

   $ printf '{ "Description": "my-image", "Format": "raw", "UserBucket": { "S3Bucket": "%s", "S3Key": "%s" } }' $BUCKET $RAW_AMI > containers.json

   $ task_id=$(aws ec2 import-snapshot --disk-container file://containers.json | jq -r .ImportTaskId)

8. 次のコマンドを使用して、ディスクイメージからスナップショットへの変換ジョブの進行状況を確認できます。

   $ aws ec2 describe-import-snapshot-tasks --filters Name=task-state,Values=active

9. 変換ジョブが完了したら、次のコマンドを実行してスナップショット ID を取得し、それを snapshot_id という変数に保存できます。

   $ snapshot_id=$(aws ec2 describe-import-snapshot-tasks | jq -r '.ImportSnapshotTasks[] | select(.ImportTaskId=="'${task_id}'") | .SnapshotTaskDetail.SnapshotId')

10. 次のコマンドを実行して、スナップショットにタグ名を追加し、識別しやすくします。

    $ aws ec2 create-tags --resources $snapshot_id --tags Key=Name,Value="$AMI_NAME"

11. 次のコマンドを使用して、スナップショットから AMI を登録します。

    $ ami_id=$(aws ec2 register-image  \
        --name "$AMI_NAME" \
        --description "$AMI_NAME" \
        --architecture x86_64 \
        --root-device-name /dev/sda1 \
        --block-device-mappings "DeviceName=/dev/sda1,Ebs={VolumeSize=${DEFAULT_VOLUME_SIZE},SnapshotId=${snapshot_id}}" \
        --virtualization-type hvm \
        --ena-support \
        | jq -r .ImageId)

12. 次のコマンドを実行して、別のタグ名を追加して AMI を識別できます。

    $ aws ec2 create-tags --resources $ami_id --tags Key=Name,Value="$AMI_NAME"

手順

1. さまざまなパラメーターには、変数の ID を収集する必要があります。

   1. イメージ ID にアクセスするには、次のコマンドを実行します。

      $ aws ec2 describe-images --owners self

   2. セキュリティーグループ ID にアクセスするには、次のコマンドを実行します。

      $ aws ec2 describe-security-groups

   3. サブネット ID にアクセスするには、次のコマンドを実行します。

      $ aws ec2 describe-subnets

2. インスタンスを作成するときに環境変数を設定します。

   $ instance_name=rhel-ai-instance
   $ ami=<ami-id>
   $ instance_type=<instance-type-size>
   $ key_name=<key-pair-name>
   $ security_group=<sg-id>
   $ disk_size=<size-of-disk>

3. 次のコマンドを実行し、変数を使用してインスタンスを作成します。

   $ aws ec2 run-instances \
       --image-id $ami \
       --instance-type $instance_type \
       --key-name $key_name \
       --security-group-ids $security_group \
       --subnet-id $subnet \
       --block-device-mappings DeviceName=/dev/sda1,Ebs='{VolumeSize='$disk_size'}' \
       --tag-specifications 'ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value='$instance_name'}]'

手順

1. 次のコマンドを使用して、IBM Cloud にログインします。

   $ ibmcloud login

   プロンプトが表示されたら、ログインするアカウントを選択します。

   ログインの出力例

   $ ibmcloud login
   API endpoint: https://cloud.ibm.com
   Region: us-east
   
   Get a one-time code from https://identity-1.eu-central.iam.cloud.ibm.com/identity/passcode to proceed.
   Open the URL in the default browser? [Y/n] >
   One-time code >
   Authenticating...
   OK
   
   Select an account:
   1. <account-name>
   2. <account-name-2>
   
   API endpoint:     https://cloud.ibm.com
   Region:           us-east
   User:             <user-name>
   Account:          <selected-account>
   Resource group:   No resource group targeted, use 'ibmcloud target -g RESOURCE_GROUP'

2. QCOW2 イメージを生成する前に、さまざまな IBM Cloud 設定を設定し、COS バケットを作成する必要があります。

   1. 次のコマンドを実行すると、必要な IBM Cloud プラグインをインストールできます。

      $ ibmcloud plugin install cloud-object-storage infrastructure-service

   2. 任意のリソースグループを設定します。次のコマンド例では、Default という名前のリソースグループを設定します。

      $ ibmcloud target -g Default

   3. 任意のリージョンを設定します。次のコマンド例では us-east リージョンを設定します。

      $ ibmcloud target -r us-east

   4. サービスインスタンスのデプロイメントプランを選択する必要があります。IBM Cloud Web サイトでプロパティーと価格を確認してください。

      1. 次のコマンドを実行すると、利用可能なデプロイメントプランをリスト表示できます。

         $ ibmcloud catalog service cloud-object-storage --output json | jq -r '.[].children[] | select(.children != null) | .children[].name'

      2. 次のコマンド例では、premium-global- デプロイメント プランを使用し、それを環境変数 cos_deploy_plan に格納します。

         $ cos_deploy_plan=premium-global-deployment

      3. Cloud Object Storage (COS) サービスインスタンスを作成し、cos_si_name という名前の環境変数に名前を保存し、次のコマンドを実行して cloud-object-storage を作成します。

         $ cos_si_name=THE_NAME_OF_YOUR_SERVICE_INSTANCE

         $ ibmcloud resource service-instance-create ${cos_si_name} cloud-object-storage standard global -d ${cos_deploy_plan}

   5. 次のコマンドを実行して、cos_crn という変数内の Cloud Object Storage (COS) バケットの Cloud Resource Name (CRN) を取得します。

      $ cos_crn=$(ibmcloud resource service-instance ${cos_si_name} --output json| jq -r '.[] | select(.crn | contains("cloud-object-storage")) | .crn')

      $ ibmcloud cos config crn --crn ${cos_crn} --force

   6. 次のコマンドを使用して、環境変数 bucket_name という名前の Cloud Object Storage (COS) バケットを作成します。

      $ bucket_name=NAME_OF_MY_BUCKET

      $ ibmcloud cos bucket-create --bucket ${bucket_name}

   7. 次のコマンドを実行して、インフラストラクチャーサービスにより、サービスインスタンス ${cos_si_guid} 変数にあるバケットが読み取れるように許可します。

      $ cos_si_guid=$(ibmcloud resource service-instance ${cos_si_name} --output json| jq -r '.[] | select(.crn | contains("cloud-object-storage")) | .guid')

      $ ibmcloud iam authorization-policy-create is cloud-object-storage Reader --source-resource-type image --target-service-instance-id ${cos_si_guid}

3. IBM Cloud Object Storage (CoS) サービスインスタンスバケットがセットアップされました。Red Hat Enterprise Linux AI ダウンロードページ から QCOW2 イメージをダウンロードする必要があります。

4. QCOW2 イメージリンクをコピーし、次のコマンドに追加します。

   $ curl -Lo disk.qcow2 "PASTE_HERE_THE_LINK_OF_THE_QCOW2_FILE"

5. RHEL AI IBM Cloud イメージとして使用する名前を設定します

   $ image_name=rhel-ai-20240703v0

6. 次のコマンドを実行して、選択したリージョンの Cloud Object Storage (COS) バケットに QCOW2 イメージをアップロードします。

   $ ibmcloud cos upload --bucket ${bucket_name} --key ${image_name}.qcow2 --file disk.qcow2 --region <region>

7. 次のコマンドを使用して、アップロードした QCOW2 を IBM Cloud イメージに変換します。

   $ ibmcloud is image-create ${image_name} --file cos://<region>/${bucket_name}/${image_name}.qcow2 --os-name red-ai-9-amd64-nvidia-byol

8. ジョブが起動したら、次のコマンドを実行して、IBM Cloud イメージ設定を image_id という変数に設定します。

   $ image_id=$(ibmcloud is images --visibility private --output json | jq -r '.[] | select(.name=="'$image_name'") | .id')

9. 次のコマンドでジョブの進行状況を表示できます。

   $ while ibmcloud is image --output json ${image_id} | jq -r .status | grep -xq pending; do sleep 1; done

10. 次のコマンドで、新しく作成されたイメージの情報を表示できます。

    $ ibmcloud is image ${image_id}

手順

1. IBM Cloud アカウントにログインし、次のコマンドを実行してアカウント、リージョン、リソースグループを選択します。

   $ ibmcloud login -c <ACCOUNT_ID> -r <REGION> -g <RESOURCE_GROUP>

2. CLI で IBM Cloud インスタンスを起動する前に、インスタンス用にいくつかの設定変数を作成する必要があります。

   1. 次のコマンドを実行して、IBM Cloud の infrastructure-service プラグインをインストールします。

      $ ibmcloud plugin install infrastructure-service

   2. IBM Cloud アカウントの SSH 公開鍵を作成する必要があります。IBM Cloud は RSA 鍵と ed25519 鍵をサポートしています。次のコマンド例では、ed25519 鍵タイプを使用し、ibmcloud という名前を付けます。

      $ ssh-keygen -f ibmcloud -t ed25519

   3. これで、次のサンプルコマンドに従って、公開鍵を IBM Cloud アカウントにアップロードできます。

      $ ibmcloud is key-create my-ssh-key @ibmcloud.pub --key-type ed25519

   4. サンプルコマンドに従って、IBM Cloud インスタンスの Floating IP を作成する必要があります。必ずリージョンを希望のゾーンに変更してください。

      $ ibmcloud is floating-ip-reserve my-public-ip --zone <region>

3. デプロイメントに使用するインスタンスプロファイルを選択する必要があります。次のコマンドを実行して、すべてのプロファイルをリスト表示します。

   $ ibmcloud is instance-profiles

   希望するインスタンスプロファイルをメモしておきます。インスタンスのデプロイメントに必要になります。

4. これで、IBM Cloud インスタンスの作成を開始できます。インスタンスを作成するときに環境変数を設定します。

   name=my-rhelai-instance
   vpc=my-vpc-in-us-east
   zone=us-east-1
   subnet=my-subnet-in-us-east-1
   instance_profile=gx3-64x320x4l4
   image=my-custom-rhelai-image
   sshkey=my-ssh-key
   floating_ip=my-public-ip
   disk_size=250

5. 次のコマンドを実行して、インスタンスを起動できます。

   $ ibmcloud is instance-create \
       $name \
       $vpc \
       $zone \
       $instance_profile \
       $subnet \
       --image $image \
       --keys $sshkey \
       --boot-volume '{"name": "'${name}'-boot", "volume": {"name": "'${name}'-boot", "capacity": '${disk_size}', "profile": {"name": "general-purpose"}}}' \
       --allow-ip-spoofing false

6. 次のコマンドを実行して、Floating IP をインスタンスにリンクします。

   $ ibmcloud is floating-ip-update $floating_ip --nic primary --in $name

手順

1. 次のコマンドを実行して、name と呼ばれる環境変数を作成し、使用するインスタンスの名前を代入します。

   $ name=my-rhelai-instance

2. 次のコマンドを実行して、新しいボリュームのサイズを設定します。

   $ data_volume_size=1000

3. 次のコマンドを実行して、インスタンスボリュームを作成してアタッチします。

   $ ibmcloud is instance-volume-attachment-add data ${name} \
       --new-volume-name ${name}-data \
       --profile general-purpose \
       --capacity ${data_volume_size}

4. 次のコマンドですべてのディスクをリスト表示できます。

   $ lsblk

5. 使用しているディスクパスの内容を指定して disk 変数を作成します。以下のコマンド例は、/dev/vdb パスを使用します。

   $ disk=/dev/vdb

6. 次のコマンドを実行して、ディスク上にパーティションを作成します。

   $ sgdisk -n 1:0:0 $disk

7. 次のコマンドを実行して、パーティションをフォーマットし、ラベルを付けます。

   $ mkfs.xfs -L ilab-data ${disk}1

8. システムを任意のディレクトリーに自動的にマウントするように設定できます。以下のコマンド例では、/mnt ディレクトリーを使用しています。

   $ echo LABEL=ilab-data /mnt xfs defaults 0 0 >> /etc/fstab

9. 次のコマンドを実行して、マウントの新しい設定を確認するために systemd サービスを再ロードします。

   $ systemctl daemon-reload

10. 次のコマンドでディスクをマウントします。

    $ mount -a

11. 次のコマンドを実行して、新しいファイルシステムのすべてのユーザーに書き込み権限を付与します。

    $ chmod 1777 /mnt/

手順

1. 次のコマンドで Google Cloud Platform にログインします。

   $ gcloud auth login

   ログインの出力例

   $ gcloud auth login
   Your browser has been opened to visit:
   
       https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
   
   
   You are now logged in as [user@example.com].
   Your current project is [your-project].  You can change this setting by running:
     $ gcloud config set project PROJECT_ID

2. GCP イメージを作成する前に、いくつかの Google Cloud Platform 設定をセットアップし、GCP Storage Container を作成する必要があります。

   1. プロジェクトを使用するように Google Cloud Platform CLI を設定します。

      $ gcloud_project=your-gcloud-project
      $ gcloud config set project $gcloud_project

   2. 操作するリージョンを定義する環境変数を作成します。

      $ gcloud_region=us-central1

   3. Google Cloud Platform Storage Container を作成します。

      $ gcloud_bucket=name-for-your-bucket
      $ gsutil mb -l $gcloud_region gs://$gcloud_bucket

3. GCP ストレージコンテナーがセットアップされました。Red Hat Enterprise Linux AI ダウンロードページ から GCP tar.gz イメージをダウンロードする必要があります。

4. 次のコマンドで tar.gz ファイルを展開します。

   $ gunzip <downloaded-gcp-gz-image>

5. RHEL AI Google Cloud Platform イメージとして使用する名前を設定します。

   $ image_name=rhel-ai-1-2

6. 次のコマンドを実行して、tar.gz ファイルを Google Cloud Platform Storage Container にアップロードします。

   $ gsutil cp rhelai_gcp.tar.gz "gs://${gcloud_bucket}/$image_name.tar.gz"

7. 次のコマンドを使用して、アップロードしたばかりの tar.gz ファイルから Google Cloud Platform イメージを作成します。

   $ gcloud compute images create \
       "$image_name" \
       --source-uri="gs://${gcloud_bucket}/$image_name.tar.gz" \
       --family "rhel-ai" \
       --guest-os-features=GVNIC

手順

1. 次のコマンドを実行して、Google Cloud Platform アカウントにログインします。

   $ gcloud auth login

2. CLI で Google Cloud Platform インスタンスを起動する前に、インスタンス用にいくつかの設定変数を作成する必要があります。

3. デプロイメントに使用するインスタンスプロファイルを選択する必要があります。次のコマンドを実行して、目的のリージョン内のすべてのプロファイルをリスト表示します。

   $ gcloud compute machine-types list --zones=<zone>

   希望するマシンタイプをメモしてください。インスタンスのデプロイメントに必要になります。

4. これで、Google Cloud Platform インスタンスの作成を開始できます。インスタンスを作成するときに環境変数を設定します。

   name=my-rhelai-instance
   zone=us-central1-a
   machine_type=a3-highgpu-8g
   accelerator="type=nvidia-h100-80gb,count=8"
   image=my-custom-rhelai-image
   disk_size=1024
   subnet=default

5. 使用するゾーンを設定します。

   $ gcloud config set compute/zone $zone

6. 次のコマンドを実行して、インスタンスを起動できます。

   $ gcloud compute instances create \
       ${name} \
       --machine-type ${machine_type} \
       --image $image \
       --zone $zone \
       --subnet $subnet \
       --boot-disk-size ${disk_size} \
       --boot-disk-device-name ${name} \
       --accelerator=$accelerator

手順

1. 次のコマンドを実行して、Azure にログインします。

   $ az login

   ログインの出力例

   $ az login
   A web browser has been opened at https://login.microsoftonline.com/organizations/oauth2/v2.0/authorize. Please continue the login in the web browser. If no web browser is available or if the web browser fails to open, use device code flow with `az login --use-device-code`.
   [
     {
       "cloudName": "AzureCloud",
       "homeTenantId": "c7b976df-89ce-42ec-b3b2-a6b35fd9c0be",
       "id": "79d7df51-39ec-48b9-a15e-dcf59043c84e",
       "isDefault": true,
       "managedByTenants": [],
       "name": "Team Name",
       "state": "Enabled",
       "tenantId": "0a873aea-428f-47bd-9120-73ce0c5cc1da",
       "user": {
         "name": "user@example.com",
         "type": "user"
       }
     }
   ]

2. 次のコマンドを使用して、azcopy ツールでログインします。

   $ keyctl new_session
   $ azcopy login

3. Azure イメージを作成する前に、さまざまな Azure 設定をセットアップし、Azure Storage Container を作成する必要があります。

   1. 次のコマンドを使用して、インスタンスのロケーションを定義する環境変数を作成します。

      $ az_location=eastus

   2. リソースグループを作成し、その名前を az_resource_group という名前の環境変数に保存します。次の例では、eastus のロケーションに Default という名前のリソースグループを作成します。(既存のリソースグループを使用する場合は、この手順を省略できます)。

      $ az_resource_group=Default
      $ az group create --name ${az_resource_group} --location ${az_location}

   3. 次のコマンドを実行して、Azure ストレージアカウントを作成し、az_storage_account という名前の環境変数に名前を保存します。

      $ az_storage_account=THE_NAME_OF_YOUR_STORAGE_ACCOUNT

      $ az storage account create \
          --name ${az_storage_account} \
          --resource-group ${az_resource_group} \
          --location ${az_location} \
          --sku Standard_LRS

   4. 次のコマンドを使用して、環境変数 az_storage_container という名前の Azure Storage Container を作成します。

      $ az_storage_container=NAME_OF_MY_BUCKET
      $ az storage container create \
          --name ${az_storage_container} \
          --account-name ${az_storage_account} \
          --public-access off

   5. 次のコマンドを実行すると、Azure アカウントリストからサブスクリプション ID を取得できます。

      $ az account list --output table

   6. サブスクリプション ID を使用して `az_subscription_id` という名前の変数を作成します。

      $ az_subscription_id=46c08fb3-83c5-4b59-8372-bf9caf15a681

   7. ユーザーにストレージコンテナーへの azcopy 書き込み権限を付与します。この例では、ユーザー user@example.com に権限を付与します。

      $ az role assignment create \
          --assignee user@example.com \
          --role "Storage Blob Data Contributor" \
          --scope /subscriptions/${az_subscription_id}/resourceGroups/${az_resource_group}/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/${az_storage_account}/blobServices/default/containers/${az_storage_container}

4. Azure ストレージコンテナーがセットアップされました。Red Hat Enterprise Linux AI ダウンロードページ から Azure VHD イメージをダウンロードする必要があります。

5. 次のコマンドで vhd.gz ファイルを展開します。

   $ gunzip <downloaded-azure-gz-image>

6. RHEL AI Azure イメージとして使用する名前を設定します。

   $ image_name=rhel-ai-1.5

7. 次のコマンドを実行して、VHD ファイルを Azure Storage Container にアップロードします。

   $ az_vhd_url="https://${az_storage_account}.blob.core.windows.net/${az_storage_container}/$(basename ${vhd_file})"
   $ azcopy copy "$vhd_file" "$az_vhd_url"

8. 次のコマンドを使用して、アップロードしたばかりの VHD ファイルから Azure イメージを作成します。

   $ az image create --resource-group $az_resource_group \
       --name "$image_name" \
       --source "${az_vhd_url}" \
       --location ${az_location} \
       --os-type Linux \
       --hyper-v-generation V2

手順

1. 次のコマンドを実行して、Azure アカウントにログインします。

   $ az login

2. デプロイメントに使用するインスタンスプロファイルを選択する必要があります。次のコマンドを実行して、目的のリージョン内のすべてのプロファイルをリスト表示します。

   $ az vm list-sizes --location <region> --output table

   希望するインスタンスプロファイルをメモしておきます。インスタンスのデプロイメントに必要になります。

3. これで、Azure インスタンスの作成を開始できます。インスタンスを作成するときに環境変数を設定します。

   name=my-rhelai-instance
   az_location=eastus
   az_resource_group=my_resource_group
   az_admin_username=azureuser
   az_vm_size=Standard_ND96isr_H100_v5
   az_image=my-custom-rhelai-image
   sshpubkey=$HOME/.ssh/id_rsa.pub
   disk_size=1024

4. 次のコマンドを実行して、インスタンスを起動できます。

   $ az vm create \
       --resource-group $az_resource_group \
       --name ${name} \
       --image ${az_image} \
       --size ${az_vm_size} \
       --location ${az_location} \
       --admin-username ${az_admin_username} \
       --ssh-key-values @$sshpubkey \
       --authentication-type ssh \
       --nic-delete-option Delete \
       --accelerated-networking true \
       --os-disk-size-gb 1024 \
       --os-disk-name ${name}-${az_location}

手順

1. 次のコマンドを実行して $HOME/.bash_profile ファイルに書き込むことで、ILAB_HOME 環境変数を設定できます。

   $ echo 'export ILAB_HOME=/mnt' >> $HOME/.bash_profile

2. 次のコマンドを使用して $HOME/.bash_profile ファイルを再ロードすると、変更が有効になります。

   $ source $HOME/.bash_profile

3. 次に、以下のコマンドで containers ディレクトリーを作成する必要があります。

   $ mkdir /mnt/.config/containers

4. 以下のコマンドを使用して、storage.conf ファイルを containers ディレクトリーにコピーします。

   $ cp /etc/skel/.config/containers/storage.conf /mnt/.config/containers/