第4章 Web コンソールを使用した Red Hat OpenShift AI コンポーネントのインストールステータスの更新

手順

1. OpenShift Web コンソールにクラスター管理者としてログインします。
2. Web コンソールで、Operators Installed Operators をクリックし、Red Hat OpenShift AI Operator をクリックします。
3. Data Science Cluster タブをクリックします。
4. DataScienceClusters ページで、default-dsc オブジェクトをクリックします。

5. YAML タブをクリックします。

   埋め込み YAML エディターが開き、次の例のように、DataScienceCluster オブジェクトのデフォルトのカスタムリソース (CR) が表示されます。

   apiVersion: datasciencecluster.opendatahub.io/v1
   kind: DataScienceCluster
   metadata:
     name: default-dsc
   spec:
     components:
       codeflare:
         managementState: Removed
       dashboard:
         managementState: Removed
       datasciencepipelines:
         managementState: Removed
       kserve:
         managementState: Removed
       kueue:
         managementState: Removed
       llamastackoperator:
         managementState: Removed
       modelmeshserving:
         managementState: Removed
       ray:
         managementState: Removed
       trainingoperator:
         managementState: Removed
       trustyai:
         managementState: Removed
       workbenches:
         managementState: Removed
         workbenchNamespace: rhods-notebooks

6. CR の spec.components セクションで、表示されている OpenShift AI コンポーネントごとに、managementState フィールドの値を Managed または Removed に設定します。これらの値は次のように定義されます。

   Managed

   Operator は、コンポーネントを積極的に管理し、インストールし、アクティブな状態を維持しようとします。Operator は、安全な場合にのみコンポーネントをアップグレードします。

   Removed

   Operator はコンポーネントをアクティブに管理しますが、インストールは行いません。コンポーネントがすでにインストールされている場合、Operator はそれを削除しようとします。

   重要
   • シングルモデルサービングプラットフォームが大規模モデルのサービングに使用する KServe コンポーネントをインストールする方法は、シングルモデルサービングプラットフォームのインストール を参照してください。
   • KServe コンポーネントを 有効にしていない (つまり managementState フィールドの値を Removed に設定している) 場合は、エラーを回避するために、依存する Service Mesh コンポーネントも無効にする必要があります。KServe 依存関係の無効化 を参照してください。
   • 分散ワークロード機能のインストール方法は、分散ワークロードコンポーネントのインストール を参照してください。

7. Save をクリックします。

   更新したコンポーネントには、OpenShift AI は更新されたイメージを使用するようにすべての Pod に影響を与えるロールアウトを開始します。

8. OpenShift AI 2.19 以前からアップグレードする場合は、Authorino Operator を stable の更新チャネル、バージョン 1.2.1 以降にアップグレードします。

   1. Authorino を tech-preview-v1 チャネルで利用可能な最新リリース (1.1.2) に更新します (更新がまだの場合)。

   2. stable チャネルに切り替えます。

      1. Authorino Operator のサブスクリプション設定に移動します。
      2. Update channel で、強調表示された tech-preview-v1 をクリックします。
      3. チャネルを stable に変更します。
   3. Authorino 1.2.1 の更新オプションを選択します。

検証

1. 各コンポーネントに 1 つ以上の実行中の Pod があることを確認します。

   1. OpenShift Web コンソールで、Workloads Pods をクリックします。
   2. ページ上部の Project リストで、redhat-ods-applications またはカスタムアプリケーションの namespace を選択します。
   3. アプリケーションの namespace で、インストールした OpenShift AI コンポーネントごとに 1 つ以上の実行中の Pod があることを確認します。

2. インストールされているすべてのコンポーネントのステータスを確認します。

   1. OpenShift Web コンソールで、Operator Installed Operator をクリックします。
   2. Red Hat OpenShift AI Operator をクリックします。
   3. Data Science Cluster タブをクリックし、default-dsc と呼ばれる DataScienceCluster オブジェクトを選択します。
   4. YAML タブを選択します。

   5. status.installedComponents セクションで、インストールしたコンポーネントのステータス値が true であることを確認します。

      注記

      CR の spec.components セクションにコンポーネントが component-name: {} 形式で表示されている場合は、そのコンポーネントがインストールされていません。

3. OpenShift AI ダッシュボードで、インストールした OpenShift AI コンポーネント、対応するソース (アップストリーム) コンポーネント、およびインストールしたコンポーネントのバージョンのリストを表示できます (インストールした OpenShift AI コンポーネントの表示 を参照)。