설치

프로세스

1. AWS 문서에따라 AWS 명령줄 툴 설치

2. S3 버킷을 생성하고 AWS 스냅샷으로 이미지 파일 변환을 허용하려면 권한을 설정해야 합니다.

   1. 다음 명령을 실행하여 필요한 환경 변수를 생성합니다.

      $ export BUCKET=<custom_bucket_name>
      $ export RAW_AMI=nvidia-bootc.ami
      $ export AMI_NAME="rhel-ai"
      $ export DEFAULT_VOLUME_SIZE=1000

      참고

      AWS에서 DEFAULT_VOLUME_SIZE 는 GBs로 측정됩니다.

   2. 다음 명령을 실행하여 S3 버킷을 생성할 수 있습니다.

      $ aws s3 mb s3://$BUCKET

   3. 버킷에 대한 S3 역할을 생성하는 데 필요한 구성으로 trust-policy.json 파일을 생성해야 합니다.

      $ printf '{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "vmie.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole", "Condition": { "StringEquals":{ "sts:Externalid": "vmimport" } } } ] }' > trust-policy.json

   4. 이름을 지정할 수 있는 버킷에 대한 S3 역할을 생성합니다. 다음 예제 명령에서 vmiport 는 역할의 이름입니다.

      $ aws iam create-role --role-name vmimport --assume-role-policy-document file://trust-policy.json

   5. 버킷에 대한 정책을 생성하는 데 필요한 구성으로 role-policy.json 파일을 생성해야 합니다.

      $ printf '{ "Version":"2012-10-17", "Statement":[ { "Effect":"Allow", "Action":[ "s3:GetBucketLocation", "s3:GetObject", "s3:ListBucket" ], "Resource":[ "arn:aws:s3:::%s", "arn:aws:s3:::%s/*" ] }, { "Effect":"Allow", "Action":[ "ec2:ModifySnapshotAttribute", "ec2:CopySnapshot", "ec2:RegisterImage", "ec2:Describe*" ], "Resource":"*" } ] }' $BUCKET $BUCKET > role-policy.json

   6. 다음 명령을 실행하여 버킷에 대한 정책을 생성합니다.

      $ aws iam put-role-policy --role-name vmimport --policy-name vmimport-$BUCKET --policy-document file://role-policy.json

3. 이제 S3 버킷이 설정되었으므로 Red Hat Enterprise Linux AI 다운로드 페이지에서RAW 이미지를 다운로드해야 합니다.

4. RAW 이미지 링크를 복사하여 다음 명령에 추가합니다.

   $ curl -Lo disk.raw.gz <link-to-raw-file>

5. 다음 명령을 사용하여 raw.gz 파일의 압축을 풉니다.

   $ gunzip disk.raw.gz

6. 다음 명령을 사용하여 이미지를 S3 버킷에 업로드합니다.

   $ aws s3 cp disk.raw s3://$BUCKET/$RAW_AMI

7. 다음 명령을 실행하여 이미지를 스냅샷으로 변환하고 task_id 변수 이름에 저장합니다.

   $ printf '{ "Description": "my-image", "Format": "raw", "UserBucket": { "S3Bucket": "%s", "S3Key": "%s" } }' $BUCKET $RAW_AMI > containers.json

   $ task_id=$(aws ec2 import-snapshot --disk-container file://containers.json | jq -r .ImportTaskId)

8. 다음 명령을 사용하여 디스크 이미지의 진행 상황을 스냅샷 변환 작업으로 확인할 수 있습니다.

   $ aws ec2 describe-import-snapshot-tasks --filters Name=task-state,Values=active

9. 변환 작업이 완료되면 스냅샷 ID를 가져와서 다음 명령을 실행하여 snapshot_id 변수에 저장할 수 있습니다.

   $ snapshot_id=$(aws ec2 describe-import-snapshot-tasks | jq -r '.ImportSnapshotTasks[] | select(.ImportTaskId=="'${task_id}'") | .SnapshotTaskDetail.SnapshotId')

10. 다음 명령을 실행하여 스냅샷에 태그 이름을 추가합니다. 따라서 더 쉽게 식별할 수 있습니다.

    $ aws ec2 create-tags --resources $snapshot_id --tags Key=Name,Value="$AMI_NAME"

11. 다음 명령을 사용하여 스냅샷에서 AMI를 등록합니다.

    $ ami_id=$(aws ec2 register-image  \
        --name "$AMI_NAME" \
        --description "$AMI_NAME" \
        --architecture x86_64 \
        --root-device-name /dev/sda1 \
        --block-device-mappings "DeviceName=/dev/sda1,Ebs={VolumeSize=${DEFAULT_VOLUME_SIZE},SnapshotId=${snapshot_id}}" \
        --virtualization-type hvm \
        --ena-support \
        | jq -r .ImageId)

12. 다음 명령을 실행하여 AMI를 식별하는 다른 태그 이름을 추가할 수 있습니다.

    $ aws ec2 create-tags --resources $ami_id --tags Key=Name,Value="$AMI_NAME"

프로세스

1. 다양한 매개변수의 경우 변수 ID를 수집해야 합니다.

   1. 이미지 ID에 액세스하려면 다음 명령을 실행합니다.

      $ aws ec2 describe-images --owners self

   2. 보안 그룹 ID에 액세스하려면 다음 명령을 실행합니다.

      $ aws ec2 describe-security-groups

   3. 서브넷 ID에 액세스하려면 다음 명령을 실행합니다.

      $ aws ec2 describe-subnets

2. 인스턴스를 생성할 때 환경 변수 채우기

   $ instance_name=rhel-ai-instance
   $ ami=<ami-id>
   $ instance_type=<instance-type-size>
   $ key_name=<key-pair-name>
   $ security_group=<sg-id>
   $ disk_size=<size-of-disk>

3. 다음 명령을 실행하여 변수를 사용하여 인스턴스를 생성합니다.

   $ aws ec2 run-instances \
       --image-id $ami \
       --instance-type $instance_type \
       --key-name $key_name \
       --security-group-ids $security_group \
       --subnet-id $subnet \
       --block-device-mappings DeviceName=/dev/sda1,Ebs='{VolumeSize='$disk_size'}' \
       --tag-specifications 'ResourceType=instance,Tags=[{Key=Name,Value='$instance_name'}]'

프로세스

1. 다음 명령을 사용하여 IBM Cloud에 로그인합니다.

   $ ibmcloud login

   메시지가 표시되면 원하는 계정을 선택하여 로그인합니다.

   로그인 출력 예

   $ ibmcloud login
   API endpoint: https://cloud.ibm.com
   Region: us-east
   
   Get a one-time code from https://identity-1.eu-central.iam.cloud.ibm.com/identity/passcode to proceed.
   Open the URL in the default browser? [Y/n] >
   One-time code >
   Authenticating...
   OK
   
   Select an account:
   1. <account-name>
   2. <account-name-2>
   
   API endpoint:     https://cloud.ibm.com
   Region:           us-east
   User:             <user-name>
   Account:          <selected-account>
   Resource group:   No resource group targeted, use 'ibmcloud target -g RESOURCE_GROUP'

2. QCOW2 이미지를 생성하기 전에 다양한 IBM Cloud 구성을 설정하고 COS 버킷을 생성해야 합니다.

   1. 다음 명령을 실행하여 필요한 IBM Cloud 플러그인을 설치할 수 있습니다.

      $ ibmcloud plugin install cloud-object-storage infrastructure-service

   2. 기본 리소스 그룹을 설정합니다. 다음 예제 명령은 Default 라는 리소스 그룹을 설정합니다.

      $ ibmcloud target -g Default

   3. 선호하는 리전을 설정하고 다음 example 명령은 us-east 리전을 설정합니다.

      $ ibmcloud target -r us-east

   4. 서비스 인스턴스에 대한 배포 계획을 선택해야 합니다. IBM 클라우드 웹 사이트에서 속성 및 가격을 확인하십시오.

      1. 다음 명령을 실행하여 사용 가능한 배포 계획을 나열할 수 있습니다.

         $ ibmcloud catalog service cloud-object-storage --output json | jq -r '.[].children[] | select(.children != null) | .children[].name'

      2. 다음 예제 명령은 premium-global-deployment 계획을 사용하여 환경 변수 cos_deploy_plan 에 넣습니다.

         $ cos_deploy_plan=premium-global-deployment

      3. COS(Cloud Object Storage) 서비스 인스턴스를 생성하고 cos_si_name 이라는 환경 변수에 이름을 저장하고 다음 명령을 실행하여 cloud-object-storage 를 생성합니다.

         $ cos_si_name=THE_NAME_OF_YOUR_SERVICE_INSTANCE

         $ ibmcloud resource service-instance-create ${cos_si_name} cloud-object-storage standard global -d ${cos_deploy_plan}

   5. 다음 명령을 실행하여 cos_crn 이라는 변수에 COS(Cloud Object Storage) 버킷의 클라우드 리소스 이름(CRN)을 가져옵니다.

      $ cos_crn=$(ibmcloud resource service-instance ${cos_si_name} --output json| jq -r '.[] | select(.crn | contains("cloud-object-storage")) | .crn')

      $ ibmcloud cos config crn --crn ${cos_crn} --force

   6. 다음 명령을 사용하여 환경 변수 bucket_name 으로 이름이 COS(Cloud Object Storage) 버킷을 생성합니다.

      $ bucket_name=NAME_OF_MY_BUCKET

      $ ibmcloud cos bucket-create --bucket ${bucket_name}

   7. 인프라 서비스에서 다음 명령을 실행하여 서비스 인스턴스 ${cos_si_guid} 변수에 있는 버킷을 읽을 수 있도록 허용합니다.

      $ cos_si_guid=$(ibmcloud resource service-instance ${cos_si_name} --output json| jq -r '.[] | select(.crn | contains("cloud-object-storage")) | .guid')

      $ ibmcloud iam authorization-policy-create is cloud-object-storage Reader --source-resource-type image --target-service-instance-id ${cos_si_guid}

3. 이제 IBM Cloud Object Storage(CoS) 서비스 인스턴스 버킷이 설정되었으므로 Red Hat Enterprise Linux AI 다운로드 페이지에서QCOW2 이미지를 다운로드해야 합니다.

4. QCOW2 이미지 링크를 복사하여 다음 명령에 추가합니다.

   $ curl -Lo disk.qcow2 "PASTE_HERE_THE_LINK_OF_THE_QCOW2_FILE"

5. RHEL AI IBM Cloud 이미지로 사용할 이름을 설정합니다.

   $ image_name=rhel-ai-20240703v0

6. 다음 명령을 실행하여 선택한 리전을 사용하여 QCOW2 이미지를 COS(Cloud Object Storage) 버킷에 업로드합니다.

   $ ibmcloud cos upload --bucket ${bucket_name} --key ${image_name}.qcow2 --file disk.qcow2 --region <region>

7. 다음 명령을 사용하여 방금 업로드한 QCOW2를 IBM Cloud 이미지에 변환합니다.

   $ ibmcloud is image-create ${image_name} --file cos://<region>/${bucket_name}/${image_name}.qcow2 --os-name red-ai-9-amd64-nvidia-byol

8. 작업이 시작되면 다음 명령을 실행하여 IBM Cloud 이미지 구성을 image_id 변수로 설정합니다.

   $ image_id=$(ibmcloud is images --visibility private --output json | jq -r '.[] | select(.name=="'$image_name'") | .id')

9. 다음 명령을 사용하여 작업의 진행 상황을 볼 수 있습니다.

   $ while ibmcloud is image --output json ${image_id} | jq -r .status | grep -xq pending; do sleep 1; done

10. 다음 명령을 사용하여 새로 생성된 이미지의 정보를 볼 수 있습니다.

    $ ibmcloud is image ${image_id}

프로세스

1. IBM Cloud 계정에 로그인하고 다음 명령을 실행하여 계정, 지역 및 리소스 그룹을 선택합니다.

   $ ibmcloud login -c <ACCOUNT_ID> -r <REGION> -g <RESOURCE_GROUP>

2. CLI에서 IBM Cloud 인스턴스를 시작하기 전에 인스턴스에 대한 여러 구성 변수를 생성해야 합니다.

   1. 다음 명령을 실행하여 IBM Cloud용 infrastructure-service 플러그인을 설치합니다.

      $ ibmcloud plugin install infrastructure-service

   2. IBM Cloud 계정에 대한 SSH 공개 키를 생성해야 합니다. IBM Cloud는 RSA 및 ed25519 키를 지원합니다. 다음 예제 명령은 ed25519 키 유형을 사용하고 이름을 ibmcloud 로 지정합니다.

      $ ssh-keygen -f ibmcloud -t ed25519

   3. example 명령에 따라 IBM Cloud 계정에 공개 키를 업로드할 수 있습니다.

      $ ibmcloud is key-create my-ssh-key @ibmcloud.pub --key-type ed25519

   4. example 명령에 따라 IBM Cloud 인스턴스에 대한 유동 IP를 생성해야 합니다. 해당 리전을 선호하는 영역으로 변경해야 합니다.

      $ ibmcloud is floating-ip-reserve my-public-ip --zone <region>

3. 배포에 사용할 인스턴스 프로필을 선택해야 합니다. 다음 명령을 실행하여 모든 프로필을 나열합니다.

   $ ibmcloud is instance-profiles

   인스턴스 배포에 필요한 기본 인스턴스 프로필을 기록해 두십시오.

4. 이제 IBM Cloud 인스턴스 생성을 시작할 수 있습니다. 인스턴스를 생성할 때 에 대한 환경 변수를 채웁니다.

   name=my-rhelai-instance
   vpc=my-vpc-in-us-east
   zone=us-east-1
   subnet=my-subnet-in-us-east-1
   instance_profile=gx3-64x320x4l4
   image=my-custom-rhelai-image
   sshkey=my-ssh-key
   floating_ip=my-public-ip
   disk_size=250

5. 이제 다음 명령을 실행하여 인스턴스를 시작할 수 있습니다.

   $ ibmcloud is instance-create \
       $name \
       $vpc \
       $zone \
       $instance_profile \
       $subnet \
       --image $image \
       --keys $sshkey \
       --boot-volume '{"name": "'${name}'-boot", "volume": {"name": "'${name}'-boot", "capacity": '${disk_size}', "profile": {"name": "general-purpose"}}}' \
       --allow-ip-spoofing false

6. 다음 명령을 실행하여 유동 IP를 인스턴스에 연결합니다.

   $ ibmcloud is floating-ip-update $floating_ip --nic primary --in $name

프로세스

1. 다음 명령을 실행하여 인스턴스 이름이 있는 name이라는 환경 변수를 생성합니다.

   $ name=my-rhelai-instance

2. 다음 명령을 실행하여 새 볼륨의 크기를 설정합니다.

   $ data_volume_size=1000

3. 다음 명령을 실행하여 인스턴스 볼륨을 생성하고 연결합니다.

   $ ibmcloud is instance-volume-attachment-add data ${name} \
       --new-volume-name ${name}-data \
       --profile general-purpose \
       --capacity ${data_volume_size}

4. 다음 명령을 사용하여 모든 디스크를 나열할 수 있습니다.

   $ lsblk

5. 를 사용하여 디스크 경로의 내용으로 디스크 변수를 생성합니다. 다음 예제 명령은 /dev/vdb 경로를 사용합니다.

   $ disk=/dev/vdb

6. 다음 명령을 실행하여 디스크에 파티션을 만듭니다.

   $ sgdisk -n 1:0:0 $disk

7. 다음 명령을 실행하여 파티션을 포맷하고 레이블을 지정합니다.

   $ mkfs.xfs -L ilab-data ${disk}1

8. 기본 디렉터리에 자동 마운트하도록 시스템을 구성할 수 있습니다. 다음 예제 명령은 /mnt 디렉터리를 사용합니다.

   $ echo LABEL=ilab-data /mnt xfs defaults 0 0 >> /etc/fstab

9. 다음 명령을 실행하여 systemd 서비스를 다시 로드하여 마운트 시 새 구성을 확인합니다.

   $ systemctl daemon-reload

10. 다음 명령을 사용하여 디스크를 마운트합니다.

    $ mount -a

11. 다음 명령을 실행하여 새 파일 시스템의 모든 사용자에게 쓰기 권한을 부여합니다.

    $ chmod 1777 /mnt/

프로세스

1. 다음 명령을 사용하여 Google Cloud Platform에 로그인합니다.

   $ gcloud auth login

   로그인 출력 예.

   $ gcloud auth login
   Your browser has been opened to visit:
   
       https://accounts.google.com/o/oauth2/auth?XXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
   
   
   You are now logged in as [user@example.com].
   Your current project is [your-project].  You can change this setting by running:
     $ gcloud config set project PROJECT_ID

2. GCP 이미지를 생성하기 전에 일부 Google Cloud Platform 구성을 설정하고 GCP 스토리지 컨테이너를 생성해야 합니다.

   1. 프로젝트를 사용하도록 Google Cloud Platform CLI를 구성합니다.

      $ gcloud_project=your-gcloud-project
      $ gcloud config set project $gcloud_project

   2. 작업하려는 영역을 정의하는 환경 변수를 생성합니다.

      $ gcloud_region=us-central1

   3. Google Cloud Platform Storage 컨테이너를 생성합니다.

      $ gcloud_bucket=name-for-your-bucket
      $ gsutil mb -l $gcloud_region gs://$gcloud_bucket

3. 이제 GCP Storage 컨테이너가 설정되었으므로 Red Hat Enterprise Linux AI 다운로드 페이지에서 GCP tar.gz 이미지를 다운로드해야 합니다.

4. 다음 명령을 사용하여 tar.gz 파일의 압축을 풉니다.

   $ gunzip <downloaded-gcp-gz-image>

5. RHEL AI Google Cloud Platform 이미지로 사용할 이름을 설정합니다.

   $ image_name=rhel-ai-1-2

6. 다음 명령을 실행하여 tar.gz 파일을 Google Cloud Platform Storage 컨테이너에 업로드합니다.

   $ gsutil cp rhelai_gcp.tar.gz "gs://${gcloud_bucket}/$image_name.tar.gz"

7. 다음 명령으로 방금 업로드한 tar.gz 파일에서 Google Cloud Platform 이미지를 생성합니다.

   $ gcloud compute images create \
       "$image_name" \
       --source-uri="gs://${gcloud_bucket}/$image_name.tar.gz" \
       --family "rhel-ai" \
       --guest-os-features=GVNIC

프로세스

1. 다음 명령을 실행하여 Google Cloud Platform 계정에 로그인합니다.

   $ gcloud auth login

2. CLI에서 Google Cloud Platform 인스턴스를 시작하기 전에 인스턴스에 대한 여러 구성 변수를 생성해야 합니다.

3. 배포에 사용할 인스턴스 프로필을 선택해야 합니다. 다음 명령을 실행하여 원하는 리전의 모든 프로필을 나열합니다.

   $ gcloud compute machine-types list --zones=<zone>

   인스턴스 배포에 필요한 기본 시스템 유형을 기록해 두십시오.

4. 이제 Google Cloud Platform 인스턴스 생성을 시작할 수 있습니다. 인스턴스를 생성할 때 에 대한 환경 변수를 채웁니다.

   name=my-rhelai-instance
   zone=us-central1-a
   machine_type=a3-highgpu-8g
   accelerator="type=nvidia-h100-80gb,count=8"
   image=my-custom-rhelai-image
   disk_size=1024
   subnet=default

5. 사용할 영역을 구성합니다.

   $ gcloud config set compute/zone $zone

6. 이제 다음 명령을 실행하여 인스턴스를 시작할 수 있습니다.

   $ gcloud compute instances create \
       ${name} \
       --machine-type ${machine_type} \
       --image $image \
       --zone $zone \
       --subnet $subnet \
       --boot-disk-size ${disk_size} \
       --boot-disk-device-name ${name} \
       --accelerator=$accelerator

프로세스

1. 다음 명령을 실행하여 Azure에 로그인합니다.

   $ az login

   로그인 출력 예

   $ az login
   A web browser has been opened at https://login.microsoftonline.com/organizations/oauth2/v2.0/authorize. Please continue the login in the web browser. If no web browser is available or if the web browser fails to open, use device code flow with `az login --use-device-code`.
   [
     {
       "cloudName": "AzureCloud",
       "homeTenantId": "c7b976df-89ce-42ec-b3b2-a6b35fd9c0be",
       "id": "79d7df51-39ec-48b9-a15e-dcf59043c84e",
       "isDefault": true,
       "managedByTenants": [],
       "name": "Team Name",
       "state": "Enabled",
       "tenantId": "0a873aea-428f-47bd-9120-73ce0c5cc1da",
       "user": {
         "name": "user@example.com",
         "type": "user"
       }
     }
   ]

2. 다음 명령을 사용하여 azcopy 도구로 로그인합니다.

   $ keyctl new_session
   $ azcopy login

3. Azure 이미지를 생성하기 전에 다양한 Azure 구성을 설정하고 Azure Storage 컨테이너를 생성해야 합니다.

   1. 다음 명령을 사용하여 인스턴스의 위치를 정의하는 환경 변수를 생성합니다.

      $ az_location=eastus

   2. 리소스 그룹을 생성하고 az_resource_group 이라는 환경 변수에 이름을 저장합니다. 다음 예제에서는 eastus 위치에 Default 라는 리소스 그룹을 생성합니다. (기존 리소스 그룹을 사용하려는 경우 이 단계를 생략할 수 있습니다.)

      $ az_resource_group=Default
      $ az group create --name ${az_resource_group} --location ${az_location}

   3. Azure 스토리지 계정을 생성하고 다음 명령을 실행하여 az_storage_account 라는 환경 변수에 이름을 저장합니다.

      $ az_storage_account=THE_NAME_OF_YOUR_STORAGE_ACCOUNT

      $ az storage account create \
          --name ${az_storage_account} \
          --resource-group ${az_resource_group} \
          --location ${az_location} \
          --sku Standard_LRS

   4. 다음 명령을 사용하여 이름이 az_storage_container 인 Azure Storage 컨테이너를 생성합니다.

      $ az_storage_container=NAME_OF_MY_BUCKET
      $ az storage container create \
          --name ${az_storage_container} \
          --account-name ${az_storage_account} \
          --public-access off

   5. 다음 명령을 실행하여 Azure 계정 목록에서 서브스크립션 ID를 가져올 수 있습니다.

      $ az account list --output table

   6. 서브스크립션 ID를 사용하여 ' az_subscription_id'라는 변수를 생성합니다.

      $ az_subscription_id=46c08fb3-83c5-4b59-8372-bf9caf15a681

   7. 사용자에게 스토리지 컨테이너에 azcopy 쓰기 권한을 부여합니다. 이 예제에서는 user@example.com 사용자에게 권한을 부여합니다.

      $ az role assignment create \
          --assignee user@example.com \
          --role "Storage Blob Data Contributor" \
          --scope /subscriptions/${az_subscription_id}/resourceGroups/${az_resource_group}/providers/Microsoft.Storage/storageAccounts/${az_storage_account}/blobServices/default/containers/${az_storage_container}

4. 이제 Azure 스토리지 컨테이너가 설정되었으므로 Red Hat Enterprise Linux AI 다운로드 페이지에서 Azure VHD 이미지를 다운로드해야 합니다.

5. 다음 명령을 사용하여 vhd.gz 파일의 압축을 풉니다.

   $ gunzip <downloaded-azure-gz-image>

6. RHEL AI Azure 이미지로 사용할 이름을 설정합니다.

   $ image_name=rhel-ai-1.5

7. 다음 명령을 실행하여 VHD 파일을 Azure Storage 컨테이너에 업로드합니다.

   $ az_vhd_url="https://${az_storage_account}.blob.core.windows.net/${az_storage_container}/$(basename ${vhd_file})"
   $ azcopy copy "$vhd_file" "$az_vhd_url"

8. 다음 명령으로 방금 업로드한 VHD 파일에서 Azure 이미지를 생성합니다.

   $ az image create --resource-group $az_resource_group \
       --name "$image_name" \
       --source "${az_vhd_url}" \
       --location ${az_location} \
       --os-type Linux \
       --hyper-v-generation V2

프로세스

1. 다음 명령을 실행하여 Azure 계정에 로그인합니다.

   $ az login

2. 배포에 사용할 인스턴스 프로필을 선택해야 합니다. 다음 명령을 실행하여 원하는 리전의 모든 프로필을 나열합니다.

   $ az vm list-sizes --location <region> --output table

   인스턴스 배포에 필요한 기본 인스턴스 프로필을 기록해 두십시오.

3. 이제 Azure 인스턴스 만들기를 시작할 수 있습니다. 인스턴스를 생성할 때 에 대한 환경 변수를 채웁니다.

   name=my-rhelai-instance
   az_location=eastus
   az_resource_group=my_resource_group
   az_admin_username=azureuser
   az_vm_size=Standard_ND96isr_H100_v5
   az_image=my-custom-rhelai-image
   sshpubkey=$HOME/.ssh/id_rsa.pub
   disk_size=1024

4. 다음 명령을 실행하여 인스턴스를 시작할 수 있습니다.

   $ az vm create \
       --resource-group $az_resource_group \
       --name ${name} \
       --image ${az_image} \
       --size ${az_vm_size} \
       --location ${az_location} \
       --admin-username ${az_admin_username} \
       --ssh-key-values @$sshpubkey \
       --authentication-type ssh \
       --nic-delete-option Delete \
       --accelerated-networking true \
       --os-disk-size-gb 1024 \
       --os-disk-name ${name}-${az_location}

프로세스

1. 다음 명령을 실행하여 $HOME/.bash_profile 파일에 작성하여 ILAB_HOME 환경 변수를 구성할 수 있습니다.

   $ echo 'export ILAB_HOME=/mnt' >> $HOME/.bash_profile

2. 다음 명령을 사용하여 $HOME/.bash_profile 파일을 다시 로드하여 이러한 변경을 적용할 수 있습니다.

   $ source $HOME/.bash_profile

3. 그런 다음 다음 명령을 사용하여 컨테이너 디렉터리를 생성해야 합니다.

   $ mkdir /mnt/.config/containers

4. 다음 명령을 사용하여 storage.conf 파일을 containers 디렉터리에 복사합니다.

   $ cp /etc/skel/.config/containers/storage.conf /mnt/.config/containers/