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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
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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。

重要

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。

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コンポーネントデプロイメント名

CodeFlare

codeflare-operator-manager

KServe

  • kserve-controller-manager
  • odh-model-controller

Ray

kuberay-operator

Kueue

kueue-controller-manager

Workbenches

  • notebook-controller-deployment
  • odh-notebook-controller-manager

Dashboard

rhods-dashboard

Model serving

  • modelmesh-controller
  • odh-model-controller

モデルレジストリー

model-registry-operator-controller-manager

Data science pipelines

data-science-pipelines-operator-controller-manager

Training Operator

kubeflow-training-operator

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