第9章 分散ワークロードの管理

手順

1. ターミナルウィンドウで、クラスター管理者として OpenShift クラスターにまだログインしていない場合は、次の例に示すように OpenShift CLI にログインします。

   $ oc login <openshift_cluster_url> -u <admin_username> -p <password>

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2. リソースフレーバーが存在することを確認するか、次のようにカスタムフレーバーを作成します。

   1. ResourceFlavor がすでに存在するかどうかを確認します。

      $ oc get resourceflavors

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   2. ResourceFlavor がすでに存在し、それを変更する必要がある場合、直接編集します。

      $ oc edit resourceflavor <existing_resourceflavor_name>

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   3. ResourceFlavor が存在しないか、カスタムのものが必要な場合は、default_flavor.yaml ファイルを作成し、次の内容を入力します。

      空の Kueue リーソースフレーバー

      apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
      kind: ResourceFlavor
      metadata:
        name: <example_resource_flavor>

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      その他の例は、Kueue リソース設定の例 を参照してください。

   4. 次のいずれかの操作を実行します。

      • 既存のリソースフレーバーを変更する場合は、変更を保存します。

      • 新しいリソースフレーバーを作成する場合は、設定を適用して ResourceFlavor オブジェクトを作成します。

        $ oc apply -f default_flavor.yaml

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3. デフォルトのクラスターキューが存在することを確認するか、次のようにカスタムキューを作成します。

   注記

   OpenShift AI は、Kueue 統合がアクティブ化されたときに、デフォルトのクラスターキューを自動的に作成しました。デフォルトのクラスターキューを検証および変更したり、カスタムキューを作成したりできます。

   1. ClusterQueue がすでに存在するかどうかを確認します。

      $ oc get clusterqueues

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   2. ClusterQueue がすでに存在し、それを変更する必要がある場合 (たとえば、リソースを変更する場合)、直接編集します。

      $ oc edit clusterqueue <existing_clusterqueue_name>

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   3. ClusterQueue が存在しない場合、またはカスタムの ClusterQueue が必要な場合は、cluster_queue.yaml ファイルを作成し、次の内容を入力します。

      クラスターキューの例

      apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
      kind: ClusterQueue
      metadata:
        name: <example_cluster_queue>
      spec:
        namespaceSelector: {}  

      1

      
        resourceGroups:
        - coveredResources: ["cpu", "memory", "nvidia.com/gpu"]  

      2

      
          flavors:
          - name: "<resource_flavor_name>"  

      3

      
            resources:  

      4

      
            - name: "cpu"
              nominalQuota: 9
            - name: "memory"
              nominalQuota: 36Gi
            - name: "nvidia.com/gpu"
              nominalQuota: 5

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      1

      このクラスターキューが管理するリソースを使用できる namespace を定義します。例に示すように、空の namespaceSelector は、すべての namespace がこれらのリソースを使用できることを意味します。

      2

      クラスターキューによって管理されるリソースタイプを定義します。この例の ClusterQueue オブジェクトは、CPU、メモリー、および GPU リソースを管理します。AMD GPU を使用する場合は、サンプルコードの nvidia.com/gpu を amd.com/gpu に置き換えます。

      3

      リストされているリソースタイプに適用されるリソースフレーバーを定義します。この例では、<resource_flavor_name> リソースフレーバーが CPU、メモリー、および GPU リソースに適用されます。

      4

      ジョブを許可するリソース要件を定義します。クラスターキューは、必要なリソースの合計がこれらのクォータ制限の範囲内にある場合に限り、分散ワークロードを起動します。

   4. クォータのサンプル値 (9 個の CPU、36 GiB のメモリー、5 個の NVIDIA GPU) を、クラスターキューに適した値に置き換えます。AMD GPU を使用する場合は、サンプルコードの nvidia.com/gpu を amd.com/gpu に置き換えます。その他の例は、Kueue リソース設定の例 を参照してください。

      要求される値が 0 の場合でも、次のように spec.resourceGroups セクションを更新して、ユーザーが要求できる各リソースのクォータを指定する必要があります。

      • リソース名を coveredResources リストに含めます。
      • nominalQuota 値が 0 の場合でも、flavors.resources セクションでリソースの name と nominalQuota を指定します。

   5. 次のいずれかの操作を実行します。

      • 既存のクラスターキューを変更する場合は、変更を保存します。

      • 新しいクラスターキューを作成する場合は、設定を適用して ClusterQueue オブジェクトを作成します。

        $ oc apply -f cluster_queue.yaml

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4. プロジェクト namespace にクラスターキューを指すローカルキューが存在することを確認するか、次のようにカスタムキューを作成します。

   注記

   OpenShift AI ダッシュボードで Kueue が有効になっている場合、ダッシュボードから作成された新しいプロジェクトは自動的に Kueue 管理用に設定されます。これらの namespace には、デフォルトのローカルキューがすでに存在している可能性があります。ローカルキューを検証および変更したり、カスタムキューを作成したりできます。

   1. プロジェクトの namespace に LocalQueue がすでに存在するかどうかを確認します。

      $ oc get localqueues -n <project_namespace>

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   2. LocalQueue がすでに存在し、それを変更する必要がある場合 (たとえば、別の ClusterQueue を指すよう場合)、直接編集します。

      $ oc edit localqueue <existing_localqueue_name> -n <project_namespace>

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   3. LocalQueue が存在しない場合、またはカスタムの LocalQueue が必要な場合は、local_queue.yaml ファイルを作成し、次の内容を入力します。

      ローカルキューの例

      apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
      kind: LocalQueue
      metadata:
        name: <example_local_queue>
        namespace: <project_namespace>
      spec:
        clusterQueue: <cluster_queue_name>

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   4. name、namespace、clusterQueue の値を適宜置き換えます。

   5. 次のいずれかの操作を実行します。

      • 既存のローカルキューを変更する場合は、変更を保存します。

      • 新しいローカルキューを作成する場合は、設定を適用して LocalQueue オブジェクトを作成します。

        $ oc apply -f local_queue.yaml

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