2.4. プロジェクトへの TrustyAI サービスのインストール

手順

1. 新しいターミナルウィンドウを開きます。

2. 次の手順に従い、クラスター管理者として OpenShift クラスターにログインします。

   1. OpenShift Web コンソールで、ユーザー名をクリックし、Copy login command を選択します。
   2. ログイン後、Display token をクリックします。

   3. Log in with this token をコピーし、OpenShift コマンドラインインターフェイス (CLI) に貼り付けます。

      $ oc login --token=<token> --server=<openshift_cluster_url>

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3. データサイエンティストが監視するモデルが含まれているデータサイエンスプロジェクトに移動します。

   oc project <project_name>

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   以下に例を示します。

   oc project my-project

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4. TrustyAIService カスタムリソース (CR) ファイル (例: trustyai_crd.yaml) を作成します。

   データベースを使用した TrustyAI の CR ファイルの例

   apiVersion: trustyai.opendatahub.io/v1alpha1
   kind: TrustyAIService
   metadata:
     name: trustyai-service 

   1

   
   spec:
     storage:
   	  format: "DATABASE" 

   2

   
   	  size: "1Gi" 

   3

   
   	  databaseConfigurations: <database_secret_credentials> 

   4

   
     metrics:
     	schedule: "5s" 

   5

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   1

   TrustyAI サービスインスタンスの名前。

   2

   データの保存形式。DATABASE または PVC (永続ボリューム要求) のいずれかです。Red Hat では、TrustyAI でのスケーラビリティー、パフォーマンス、およびデータ管理を向上させるために、データベースセットアップを使用することを推奨します。

   3

   要求するデータのサイズ。

   4

   データベースを使用した TrustyAI の設定 で作成した、データベース認証情報を含むシークレットの名前。(例: db-credentials)

   5

   メトリクスを計算する間隔。デフォルトは 5s です。期間は ISO-8601 形式で指定されます。たとえば、5 秒は 5s、5 分は 5m、5 時間は 5h となります。

   PVC を使用した TrustyAI の CR ファイルの例

   apiVersion: trustyai.opendatahub.io/v1alpha1
   kind: TrustyAIService
   metadata:
     name: trustyai-service 

   1

   
   spec:
     storage:
   	  format: "PVC" 

   2

   
   	  folder: "/inputs" 

   3

   
   	  size: "1Gi" 

   4

   
     data:
   	  filename: "data.csv" 

   5

   
   	  format: "CSV" 

   6

   
     metrics:
     	schedule: "5s" 

   7

   
     	batchSize: 5000 

   8

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   1

   TrustyAI サービスインスタンスの名前。

   2

   データの保存形式。DATABASE または PVC (永続ボリューム要求) のいずれかです。

   3

   データを保存する PVC 内の場所。

   4

   リクエストする PVC のサイズ。

   5

   保存されたデータファイルの接尾辞。

   6

   データの形式。現在、コンマ区切り値 (CSV) 形式のみがサポートされています。

   7

   メトリクスを計算する間隔。デフォルトは 5s です。期間は ISO-8601 形式で指定されます。たとえば、5 秒は 5s、5 分は 5m、5 時間は 5h となります。

   8

   (オプション) メトリクスの計算に使用する観測の履歴ウィンドウサイズ。デフォルトは 5000 です。これは、最新の 5,000 件の推論を使用してメトリクスが計算されることを意味します。

5. TrustyAI サービスの CR をプロジェクトに追加します。

   oc apply -f trustyai_crd.yaml

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   コマンドは、以下のような出力を返します。

   trusty-service created

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