6.2. 分散ワークロードの設定

手順

1. OpenShift Container Platform コンソールで、Operators Installed Operators をクリックします。
2. Red Hat OpenShift AI Operator を検索し、Operator 名をクリックして Operator details ページを開きます。
3. Data Science Cluster タブをクリックします。

4. デフォルトのインスタンス名をクリックして、インスタンスの詳細ページを開きます。

   注記

   Red Hat OpenShift AI 2.4 以降、新規インストールのデフォルトのインスタンス名は default-dsc です。以前のインストールのデフォルトのインスタンス名である rhods は、アップグレード時に保持されます。

5. YAML タブをクリックして、インスタンスの仕様を表示します。

6. 次の表に示すように、spec.components セクションで、分散ワークロードがパイプライン、ノートブック、またはその両方から実行されるかどうかに応じて、必要なコンポーネントの managementState フィールドが正しく設定されていることを確認します。

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   表6.1 分散ワークロードに必要なコンポーネント

   コンポーネント	パイプラインのみ	ノートブックのみ	パイプラインおよびノートブック
   codeflare	Managed	Managed	Managed
   dashboard	Managed	Managed	Managed
   datasciencepipelines	Managed	Removed	Managed
   ray	Managed	Managed	Managed
   workbenches	Removed	Managed	Managed

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7. Save をクリックします。しばらくすると、Managed 状態のコンポーネントの準備が整います。

1. OpenShift Container Platform コンソールの Project リストから、redhat-ods-applications を選択します。
2. Workloads Deployments をクリックします。
3. codeflare-operator-manager デプロイメントを検索し、デプロイメント名をクリックしてデプロイメントの詳細ページを開きます。
4. Pods タブをクリックします。codeflare-operator-manager-_<pod-id>_ Pod のステータスが Running になると、Pod は使用できる状態になります。Pod に関する詳細情報を表示するには、Pod 名をクリックして Pod の詳細ページを開き、Logs タブをクリックします。