Red Hat OpenShift AI Cloud Service のスタートガイド

手順

1. OpenShift AI ダッシュボードにログインします。
2. 上部のナビゲーションバーで、ヘルプアイコン ( ) をクリックし、About を選択します。

手順

1. サブスクリプションマネージャーの認証情報を使用してシークレットを作成します。認証情報は、通常、Red Hat カスタマーポータルのユーザー名とパスワードです。

   注記: シークレットの名前は、rhel-subscription-secret にする必要があります。シークレットの USERNAME キーと PASSWORD キーは、大文字にする必要があります。

   oc create secret generic rhel-subscription-secret --from-literal=USERNAME=<username> --from-literal=PASSWORD=<password> -n redhat-ods-applications

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2. ビルドを開始します。

   1. 軽量の RStudio Server のビルドを開始するには、以下を実行します。

      oc start-build rstudio-server-rhel9 -n redhat-ods-applications --follow

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   2. CUDA 対応の RStudio Server のビルドを開始するには、cuda-rstudio-server-rhel9 BuildConfig をトリガーします。

      oc start-build cuda-rstudio-server-rhel9 -n redhat-ods-applications --follow

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3. 次のコマンドを使用して、ビルドプロセスが正常に完了したことを確認します。成功したビルドは Complete と表示されます。

   oc get builds -n redhat-ods-applications

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4. ビルドが正常に完了したら、次のコマンドを使用して、ワークベンチイメージを OpenShift AI UI で使用できるようにします。

   1. RStudio Server ワークベンチイメージを有効にするには、以下を実行します。

      oc label -n redhat-ods-applications imagestream rstudio-rhel9 opendatahub.io/notebook-image='true'

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   2. CUDA - RStudio Server ワークベンチイメージを有効にするには、以下を実行します。

      oc label -n redhat-ods-applications imagestream cuda-rstudio-rhel9 opendatahub.io/notebook-image='true'

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手順

1. OpenShift AI ダッシュボードで、Data science projects をクリックします。

   Data science projects のページが開きます。

2. ワークベンチを追加するプロジェクトの名前をクリックします。

   プロジェクトの詳細ページが開きます。

3. Workbenches タブをクリックします。

4. Create workbench をクリックします。

   Create workbench ページが開きます。

5. Name フィールドに、ワークベンチの一意の名前を入力します。

6. オプション: ワークベンチのデフォルトのリソース名を変更する場合は、Edit resource name をクリックします。

   リソース名は、OpenShift でリソースに付けられるラベルです。有効な文字には、小文字、数字、ハイフン (-) が含まれます。リソース名は 30 文字を超えることはできず、文字で始まり、文字または数字で終わる必要があります。

   注記: ワークベンチの作成後はリソース名を変更できません。表示名と説明のみ編集できます。

7. オプション: Description フィールドに、ワークベンチの説明を入力します。

8. Workbench image セクションで、フィールドに入力して、ワークベンチで使用するワークベンチイメージを指定します。

   Image selection リストから、ユースケースに適したワークベンチイメージを選択します。ワークベンチイメージには、IDE と Python パッケージ (再利用可能なコード) が含まれています。プロジェクトスコープのイメージが存在する場合、Image selection リストには、グローバルイメージとプロジェクトスコープのイメージを区別するためのサブ見出しが含まれます。

   必要に応じて、View package information をクリックして、選択したイメージに含まれているパッケージのリストを表示します。

   ワークベンチイメージに複数の利用可能なバージョンがある場合は、Version selection リストから使用するワークベンチイメージバージョンを選択します。最新のパッケージバージョンを使用するために、最後に追加されたイメージを使用することを推奨します。

   注記

   ワークベンチを作成した後で、ワークベンチのイメージを変更できます。

9. Deployment size セクションで、ハードウェアプロファイル機能が有効になっているかどうかに応じて、次のいずれかのオプションを選択します。

   重要

   ハードウェアプロファイル機能は現在、Red Hat OpenShift AI でテクノロジープレビュー機能として提供されています。テクノロジープレビュー機能は、Red Hat 製品のサービスレベルアグリーメント (SLA) の対象外であり、機能的に完全ではないことがあります。Red Hat では、実稼働環境での使用を推奨していません。テクノロジープレビュー機能は、最新の製品機能をいち早く提供して、開発段階で機能のテストを行い、フィードバックを提供していただくことを目的としています。

   Red Hat のテクノロジープレビュー機能のサポート範囲に関する詳細は、テクノロジープレビュー機能のサポート範囲 を参照してください。

   • ハードウェアプロファイル機能が有効になっていない場合:

     1. Container size リストから、トレーニングまたはチューニングするモデルのサイズに適したサイズを選択します。

        たとえば、Kubeflow Training を使用したモデルのファインチューニング で説明されているファインチューニングジョブの例を実行するには、Medium を選択します。

     2. Accelerator リストから、ワークベンチに適したアクセラレータープロファイルを選択します。

        プロジェクトスコープのアクセラレータープロファイルが存在する場合、Accelerator リストには、グローバルアクセラレータープロファイルとプロジェクトスコープのアクセラレータープロファイルを区別するためのサブ見出しが含まれます。

   • ハードウェアプロファイル機能が有効になっている場合:

     1. Hardware profile リストから、ワークベンチに適したハードウェアプロファイルを選択します。

        プロジェクトスコープのハードウェアプロファイルが存在する場合、Hardware profile リストには、グローバルハードウェアプロファイルとプロジェクトスコープのハードウェアプロファイルを区別するためのサブ見出しが含まれます。

        ハードウェアプロファイルは、コンテナーに割り当てられる CPU の数とメモリーの量を指定し、両方に対して保証される最小値 (要求) と最大値 (制限) を設定します。

     2. デフォルト値を変更する場合は、Customize resource requests and limit をクリックし、新しい最小値 (要求) と最大値 (制限) を入力します。

        重要

        デフォルトでは、ハードウェアプロファイル機能は有効ではありません。ハードウェアプロファイルは、ダッシュボードのナビゲーションメニューやユーザーインターフェイスの他の場所には表示されません。非推奨となったアクセラレータープロファイル機能に関連付けられたユーザーインターフェイスコンポーネントは、引き続き表示されます。ダッシュボードのナビゲーションメニューに Settings → Hardware profiles オプションと、ハードウェアプロファイルに関連付けられたユーザーインターフェイスコンポーネントを表示するには、OpenShift の OdhDashboardConfig カスタムリソース (CR) で disableHardwareProfiles 値を false に設定します。ダッシュボード設定オプションの設定に関する詳細は、ダッシュボードのカスタマイズ を参照してください。

10. オプション: Environment variables セクションで、環境変数の値を選択して指定します。

    ワークベンチの設定中に環境変数を設定すると、ワークベンチのボディーや IDE コマンドラインインターフェイスで環境変数を定義する必要がなくなるため、後で時間を節約できます。

    S3 互換ストレージを使用している場合は、次の推奨環境変数を追加します。

    • AWS_ACCESS_KEY_ID は、Amazon Web Services のアクセスキー ID を指定します。
    • AWS_SECRET_ACCESS_KEY は、AWS_ACCESS_KEY_ID で指定されるアカウントのシークレットアクセスキーを指定します。

    変数を追加するときに Secret を選択した場合は、OpenShift AI が認証情報を Kubernetes シークレットとして保護された namespace に保存します。

11. Cluster storage セクションで、ワークベンチのストレージを設定します。以下のオプションのいずれかを選択します。

    • Create new persistent storage: ワークベンチのシャットダウン後も保持されるストレージを作成します。関連するフィールドに入力してストレージを定義します。

      1. クラスターストレージの name を入力します。
      2. クラスターストレージの description を入力します。

      3. クラスターストレージの storage class を選択します。

         注記

         クラスターストレージをワークベンチに追加した後は、ストレージクラスを変更できません。

      4. ストレージクラスが複数のアクセスモードをサポートしている場合は、Access mode を選択してボリュームへのアクセス方法を定義します。詳細は、永続ストレージについて を参照してください。

         クラスターと OpenShift AI 管理者によってそのストレージクラスに対して有効にされたアクセスモードのみが表示されます。

      5. Persistent storage size の下に、ギビバイトまたはメビバイト単位で新しいサイズを入力します。
    • Use existing persistent storage: 既存のストレージを再利用します。Persistent storage リストからストレージを選択します。

12. オプション: ワークベンチに接続を追加できます。接続は、オブジェクトストレージバケットなどのデータソースまたはシンクに接続するために必要な設定パラメーターを含むリソースです。ストレージバケットを使用して、データ、モデル、パイプラインアーティファクトを保存できます。接続を使用して、デプロイするモデルのロケーションを指定することもできます。

    Connections セクションで、既存の接続を使用するか、新しい接続を作成します。

    • 既存の接続を次のように使用します。

      1. Attach existing connections をクリックします。
      2. Connection リストから、以前に定義した接続を選択します。

    • 次のように新しい接続を作成します。

      1. Create connection をクリックします。Add connection ダイアログが開きます。
      2. Connection type ドロップダウンリストから、接続のタイプを選択します。Connection details セクションが表示されます。

      3. 前の手順で S3 compatible object storage を選択した場合は、接続の詳細を設定します。

         1. Connection name フィールドに、接続用の一意の名前を入力します。
         2. オプション: Description フィールドに、接続の説明を入力します。
         3. Access key フィールドに、S3 互換オブジェクトストレージプロバイダーのアクセスキー ID を入力します。
         4. Secret key フィールドに、指定した S3 互換オブジェクトストレージアカウントのシークレットアクセスキーを入力します。
         5. Endpoint フィールドに、S3 互換オブジェクトストレージバケットのエンドポイントを入力します。
         6. Region フィールドに、S3 互換オブジェクトストレージアカウントのデフォルトのリージョンを入力します。
         7. Bucket フィールドに、S3 互換のオブジェクトストレージバケットの名前を入力します。
         8. Create をクリックします。

      4. 前の手順で URI を選択した場合は、接続の詳細を設定します。

         1. Connection name フィールドに、接続用の一意の名前を入力します。
         2. オプション: Description フィールドに、接続の説明を入力します。
         3. URI フィールドに、Uniform Resource Identifier (URI) を入力します。
         4. Create をクリックします。
13. Create workbench をクリックします。