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
OpenShift Web コンソールを使用して、OpenShift クラスター上の Red Hat OpenShift AI コンポーネントのインストールステータスを更新できます。
OpenShift AI をアップグレードすると、アップグレードプロセスでは以前のバージョンの DataScienceCluster
オブジェクトの値が自動的に使用されます。新しいコンポーネントは、DataScienceCluster
オブジェクトに自動的に追加されません。
OpenShift AI のアップグレード後に以下を実行します。
-
デフォルトの
DataScienceCluster
オブジェクトを検査して、既存コンポーネントのmanagementState
ステータスを確認し、必要に応じて更新します。 -
DataScienceCluster
オブジェクトに新しいコンポーネントを追加します。
前提条件
- Red Hat OpenShift AI が Red Hat OpenShift クラスターにアドオンとしてインストールされている。
- OpenShift クラスターのクラスター管理者権限を持っている。
手順
- 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。
-
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。 - Data Science Cluster タブをクリックします。
-
DataScienceClusters ページで、
default
オブジェクトをクリックします。 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 modelmeshserving: managementState: Removed ray: managementState: Removed trainingoperator: managementState: Removed trustyai: managementState: Removed workbenches: managementState: Removed
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 modelmeshserving: managementState: Removed ray: managementState: Removed trainingoperator: managementState: Removed trustyai: managementState: Removed workbenches: managementState: Removed
Copy to Clipboard Copied! 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。
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。
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。-
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)。 stable
チャネルに切り替えます。- Authorino Operator のサブスクリプション設定に移動します。
- Update channel で、強調表示された tech-preview-v1 をクリックします。
-
チャネルを
stable
に変更します。
- Authorino 1.2.1 の更新オプションを選択します。
-
Authorino を
検証
各コンポーネントに実行中の Pod があることを確認します。
-
OpenShift Web コンソールで、Workloads
Pod をクリックします。 -
ページ上部の Project リストで、
redhat-ods-applications
を選択します。 - 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実行中の Pod があることを確認します。
-
OpenShift Web コンソールで、Workloads
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。
-
OpenShift Web コンソールで、Operator
Installed Operator をクリックします。 - Red Hat OpenShift AI Operator をクリックします。
-
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。 - YAML タブを選択します。
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。
-
OpenShift Web コンソールで、Operator
- Red Hat OpenShift AI ダッシュボードでは、インストールされた 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され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 (インストールされたコンポーネントの表示 を参照)。