第6章 コンポーネントデプロイメントリソースのカスタマイズ
6.1. コンポーネントリソースのカスタマイズの概要
CPU やメモリーの制限やリクエストなど、Red Hat OpenShift AI Operator に関連するデプロイメントリソースをカスタマイズできます。コンポーネントのデプロイメントの YAML ファイルに opendatahub.io/managed: true アノテーションが存在していると、リソースのカスタマイズが Operator によって上書きされずに保持されません。このアノテーションはデフォルトでは存在しません。
次の表は、redhat-ods-applications namespace 内の各コンポーネントのデプロイメント名を示しています。
この表で (Technology Preview) と示されているコンポーネントは、Red Hat 製品サポート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可能性があります。Red Hat は、本番環境でテクノロジープレビュー機能を使用すること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。
| コンポーネント | デプロイメント名 |
|---|---|
| CodeFlare | codeflare-operator-manager |
| KServe |
|
| Ray | kuberay-operator |
| Kueue | kueue-controller-manager |
| Workbenches |
|
| Dashboard | rhods-dashboard |
| Model serving |
|
| モデルレジストリー (テクノロジープレビュー) | model-registry-operator-controller-manager |
| Data science pipelines | data-science-pipelines-operator-controller-manager |
| Training Operator | kubeflow-training-operator |
