OpenShift AI 관리

프로세스

1. OpenShift 웹 콘솔에서 사용자 관리 → 그룹을 클릭합니다.

2. 보려는 사용자가 포함된 그룹의 이름을 클릭합니다.

   • 관리 사용자의 경우 관리자 그룹의 이름을 클릭합니다. 예: rhoai-admins.

   • 일반 사용자의 경우 사용자 그룹의 이름(예: rhoai-users )을 클릭합니다.

     그룹의 그룹 세부 정보 페이지가 표시됩니다.

프로세스

1. OpenShift 웹 콘솔에서 사용자 관리 → 그룹을 클릭합니다.

2. 사용자를 추가할 그룹의 이름을 클릭합니다.

   • 관리 사용자의 경우 관리자 그룹(예: rhoai-admins )을 클릭합니다.

   • 일반 사용자의 경우 사용자 그룹(예: rhoai-users )을 클릭합니다.

     해당 그룹의 그룹 세부 정보 페이지가 표시됩니다.

3. 작업 → 사용자 추가를 클릭합니다.

   사용자 추가 대화 상자가 나타납니다.

4. 사용자 필드에 그룹에 추가할 관련 사용자 이름을 입력합니다.
5. 저장을 클릭합니다.

프로세스

1. OpenShift AI 대시보드에서 설정 → 사용자 관리를 클릭합니다.
2. OpenShift AI 관리자 그룹: 데이터 과학 관리자 그룹에서 텍스트 상자를 클릭하고 OpenShift 그룹을 선택합니다. 이 프로세스를 반복하여 여러 관리자 그룹을 정의합니다.

3. OpenShift AI 사용자 그룹: Under Data Science 사용자 그룹 을 선택하고 텍스트 상자를 클릭하고 OpenShift 그룹을 선택합니다. 이 프로세스를 반복하여 여러 사용자 그룹을 정의합니다.

   중요

   system:authenticated 설정을 사용하면 OpenShift에서 인증된 모든 사용자가 OpenShift AI에 액세스할 수 있습니다.

4. 변경 사항 저장을 클릭합니다.

프로세스

1. 사용자 정의 이미지의 기반으로 사용할 기본 이미지의 위치를 가져옵니다.

   1. OpenShift 콘솔에서 빌드 → 이미지 스트림을 선택합니다.
   2. redhat-ods-applications 프로젝트를 선택합니다.
   3. 설치된 이미지 스트림 목록에서 사용자 정의 이미지의 기반으로 사용할 이미지 이름을 클릭합니다. 예를 들어 pytorch 를 클릭합니다.
   4. ImageStream 세부 정보 페이지에서 YAML 을 클릭합니다.

   5. spec:tags 섹션에서 사용하려는 이미지 버전의 태그를 찾습니다.

      원본 이미지의 위치는 태그의 from:name 섹션에 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

      name: 'quay.io/modh/odh-pytorch-notebook@sha256:b68e0192abf7d…'

   6. 사용자 정의 이미지에서 사용할 이 위치를 복사합니다.
2. 표준 컨테이너 파일 또는 Dockerfile을 생성합니다.

3. FROM 명령의 경우 1단계에서 복사한 기본 이미지 위치를 지정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

   FROM quay.io/modh/odh-pytorch-notebook@sha256:b68e0…

4. 선택 사항: OS 이미지를 설치합니다.

   1. USER 0 으로 전환합니다(OS 패키지를 설치하려면 사용자 0이 필요합니다).
   2. 패키지를 설치합니다.

   3. USER 1001 로 다시 전환합니다.

      다음 예제에서는 Java를 기본 PyTorch 이미지에 추가하는 사용자 지정 워크벤치 이미지를 생성합니다.

       FROM quay.io/modh/odh-pytorch-notebook@sha256:b68e0…
      
       USER 0
      
       RUN INSTALL_PKGS="java-11-openjdk java-11-openjdk-devel" && \
          dnf install -y --setopt=tsflags=nodocs $INSTALL_PKGS && \
          dnf -y clean all --enablerepo=*
      
       USER 1001

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5. 선택 사항: Python 패키지를 추가합니다.

   1. USER 1001 을 지정합니다.
   2. requirements.txt 파일을 복사합니다.

   3. 패키지를 설치합니다.

      다음 예제에서는 기본 PyTorch 이미지에 requirements.txt 파일에서 패키지를 설치합니다.

       FROM quay.io/modh/odh-pytorch-notebook@sha256:b68e0…
      
       USER 1001
      
       COPY requirements.txt ./requirements.txt
      
       RUN pip install -r requirements.txt

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6. 이미지 파일을 빌드합니다. 예를 들어 이미지 파일이 있는 위치에서 podman build 를 로컬로 사용한 다음 OpenShift AI에 액세스할 수 있는 레지스트리로 이미지를 푸시할 수 있습니다.

   $ podman build -t my-registry/my-custom-image:0.0.1 .
   $ podman push my-registry/my-custom-image:0.0.1

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   또는 BuildConfig 를 사용하여 OpenShift의 이미지 빌드 기능을 활용할 수 있습니다.

프로세스

1. OpenShift AI 대시보드에서 설정 → 노트북 이미지를 클릭합니다.

   노트북 이미지 페이지가 나타납니다. 이전에 가져온 이미지가 표시됩니다. 이전에 가져온 이미지를 활성화하거나 비활성화하려면 관련 이미지가 포함된 행에서 Enable 열의 토글을 클릭합니다.

2. 선택 사항: 액셀러레이터를 연결하려면 액셀러레이터 프로파일을 아직 생성하지 않은 경우 이미지가 포함된 행에서 프로필 생성 을 클릭하고 관련 필드를 완료합니다. 이미지에 가속기 식별자가 포함되어 있지 않은 경우 연결된 액셀러레이터 프로필을 생성하기 전에 수동으로 구성해야 합니다.

3. 새 이미지 가져오기 를 클릭합니다. 또는 이전에 가져온 이미지가 없는 경우 이미지 가져오기 를 클릭합니다.

   노트북 이미지 가져오기 대화 상자가 나타납니다.

4. 이미지 위치 필드에 이미지가 포함된 리포지토리의 URL을 입력합니다. 예: quay.io/my-repo/my-image:tag,quay.io/my-repo/my-image@sha256:xxxxxxxxx 또는 docker.io/my-repo/my-image:tag.
5. 이름 필드에 이미지에 적절한 이름을 입력합니다.
6. 선택 사항: 설명 필드에 이미지에 대한 설명을 입력합니다.
7. 선택 사항: 액셀러레이터 식별자 목록에서 ID를 선택하여 이미지에 권장되는 대로 가속기를 설정합니다. 이미지에 하나의 액셀러레이터 식별자만 포함된 경우 기본적으로 식별자 이름이 표시됩니다.

8. 선택 사항: 이미지에 소프트웨어를 추가합니다. 가져오기가 완료되면 소프트웨어가 이미지의 메타 데이터에 추가되고 popyter 서버 생성 페이지에 표시됩니다.

   1. 소프트웨어 탭을 클릭합니다.
   2. 소프트웨어 추가 버튼을 클릭합니다.
   3. 편집 ( )을 클릭합니다.
   4. 소프트웨어 이름을 입력합니다.
   5. 소프트웨어 버전을 입력합니다.
   6. 확인 ( )을 클릭하여 항목을 확인합니다.
   7. 추가 소프트웨어를 추가하려면 소프트웨어 추가 를 클릭하고 관련 필드를 작성하고 항목을 확인합니다.

9. 선택 사항: 노트북 이미지에 패키지를 추가합니다. 가져오기가 완료되면 해당 패키지가 이미지의 메타 데이터에 추가되고 popyter 서버 생성 페이지에 표시됩니다.

   1. 패키지 탭을 클릭합니다.
   2. 패키지 추가 버튼을 클릭합니다.
   3. 편집 ( )을 클릭합니다.
   4. 패키지 이름을 입력합니다. 예를 들어 데이터 사이언스 파이프라인 V2를 런타임 구성으로 자동으로 포함하려면 odh-elyra 를 입력합니다.
   5. 패키지 버전을 입력합니다. 예를 들어 3.16.7 을 입력합니다.
   6. 확인 ( )을 클릭하여 항목을 확인합니다.
   7. 추가 패키지를 추가하려면 패키지 추가 를 클릭하고 관련 필드를 작성하고 항목을 확인합니다.
10. 가져오기 를 클릭합니다.

프로세스

1. 클러스터 관리자로 OpenShift 콘솔에 로그인합니다.
2. 관리자 화면에서 홈 → API Explorer 를 클릭합니다.
3. 검색 표시줄에 OdhDashboardConfig 를 입력하여 종류별로 필터링합니다.
4. OdhDashboardConfig CR(사용자 정의 리소스)을 클릭하여 리소스 세부 정보 페이지를 엽니다.
5. 프로젝트 목록에서 redhat-ods-applications 프로젝트를 선택합니다.
6. Instances 탭을 클릭합니다.
7. odh-dashboard-config 인스턴스를 클릭하여 세부 정보 페이지를 엽니다.
8. YAML 탭을 클릭합니다.
9. 변경할 옵션의 값을 편집합니다.
10. 저장을 클릭하여 변경 사항을 적용한 다음 다시 로드 를 클릭하여 변경 사항을 클러스터에 동기화합니다.

프로세스

1. 클러스터 관리자로 OpenShift 콘솔에 로그인합니다.
2. 관리자 화면에서 홈 → API Explorer 를 클릭합니다.
3. API Explorer 페이지에서 OdhApplication kind를 검색합니다.
4. OdhApplication kind를 클릭하여 리소스 세부 정보 페이지를 엽니다.
5. OdhApplication 세부 정보 페이지의 프로젝트 목록에서 redhat-ods-applications 프로젝트를 선택합니다.
6. Instances 탭을 클릭합니다.
7. Create OdhApplication 을 클릭합니다.

8. Create OdhApplication 페이지에서 다음 코드를 복사하여 YAML 편집기에 붙여넣습니다.

   apiVersion: dashboard.opendatahub.io/v1
   kind: OdhApplication
   metadata:
     name: examplename
     namespace: redhat-ods-applications
     labels:
       app: odh-dashboard
       app.kubernetes.io/part-of: odh-dashboard
   spec:
     enable:
       validationConfigMap: examplename-enable
     img: >-
       <svg width="24" height="25" viewBox="0 0 24 25" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
       <path d="path data" fill="#ee0000"/>
       </svg>
     getStartedLink: 'https://example.org/docs/quickstart.html'
     route: exampleroutename
     routeNamespace: examplenamespace
     displayName: Example Name
     kfdefApplications: []
     support: third party support
     csvName: ''
     provider: example
     docsLink: 'https://example.org/docs/index.html'
     quickStart: ''
     getStartedMarkDown: >-
       # Example
   
       Enter text for the information panel.
   
     description: >-
       Enter summary text for the tile.
     category: Self-managed | Partner managed | {org-name} managed

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9. 애플리케이션 코드에서 매개변수를 수정합니다.

   작은 정보

   예제 YAML 파일을 보려면 홈 → API Explorer 를 클릭하고 OdhApplication 을 선택하고 인스턴스 탭을 클릭하고 인스턴스를 선택한 다음 YAML 탭을 클릭합니다.

10. 생성을 클릭합니다. 애플리케이션 세부 정보 페이지가 표시됩니다.
11. OpenShift AI에 로그인합니다.
12. 왼쪽 메뉴에서 애플리케이션 → 탐색을 클릭합니다.
13. 애플리케이션의 새 타일을 찾아서 클릭합니다.
14. 애플리케이션의 정보 창에서 사용을 클릭합니다.

프로세스

1. 클러스터 관리자로 OpenShift 콘솔에 로그인합니다.

2. 대시보드 구성 파일을 엽니다.

   1. 관리자 화면에서 홈 → API Explorer 를 클릭합니다.
   2. 검색 표시줄에 OdhDashboardConfig 를 입력하여 종류별로 필터링합니다.
   3. OdhDashboardConfig CR(사용자 정의 리소스)을 클릭하여 리소스 세부 정보 페이지를 엽니다.
   4. 프로젝트 목록에서 redhat-ods-applications 프로젝트를 선택합니다.
   5. Instances 탭을 클릭합니다.
   6. odh-dashboard-config 인스턴스를 클릭하여 세부 정보 페이지를 엽니다.
   7. YAML 탭을 클릭합니다.
3. spec:dashboardConfig 섹션에서 대시보드 사용자가 대시보드에 애플리케이션을 추가할 수 있는 기능을 비활성화하려면 활성화 값을 false 로 설정합니다.
4. 저장을 클릭하여 변경 사항을 적용한 다음 다시 로드 를 클릭하여 변경 사항이 클러스터와 동기화되었는지 확인합니다.

프로세스

1. OpenShift 웹 콘솔에서 관리자 화면으로 전환합니다.
2. redhat-ods-applications 프로젝트로 전환합니다.
3. Operators → 설치된 Operators를 클릭합니다.
4. 제거할 Operator를 클릭합니다. Operator를 더 빠르게 찾을 수 있도록 이름으로 필터링 필드에 키워드를 입력할 수 있습니다.

5. Operator 인터페이스의 탭을 사용하여 Operator 리소스 또는 인스턴스를 삭제합니다.

   설치 중에 일부 Operator는 관리자가 리소스를 생성하거나 Operator 인터페이스의 탭을 사용하여 프로세스 인스턴스를 시작해야 합니다. Operator를 올바르게 제거하려면 먼저 삭제해야 합니다.

6. Operator 세부 정보 페이지에서 작업 드롭다운 메뉴를 클릭하고 Operator 설치 제거를 선택합니다.

   Operator를 설치 제거하시겠습니까? 대화 상자가 표시됩니다.

7. 설치 제거를 선택하여 Operator, Operator 배포 및 Pod를 설치 제거합니다. 이 작업이 완료되면 Operator가 실행을 중지하고 더 이상 업데이트를 수신하지 않습니다.

프로세스

1. 클러스터 관리자로 OpenShift 콘솔에 로그인합니다.
2. 관리자 화면에서 홈 → API Explorer 를 클릭합니다.
3. API Explorer 페이지에서 OdhApplication kind를 검색합니다.
4. OdhApplication kind를 클릭하여 리소스 세부 정보 페이지를 엽니다.
5. OdhApplication 세부 정보 페이지의 프로젝트 목록에서 redhat-ods-applications 프로젝트를 선택합니다.
6. Instances 탭을 클릭합니다.
7. Create OdhApplication 을 클릭합니다.

8. Create OdhApplication 페이지에서 다음 코드를 복사하여 YAML 편집기에 붙여넣습니다.

   apiVersion: dashboard.opendatahub.io/v1
   kind: OdhApplication
   metadata:
     name: examplename
     namespace: redhat-ods-applications
     labels:
       app: odh-dashboard
       app.kubernetes.io/part-of: odh-dashboard
   spec:
     enable:
       validationConfigMap: examplename-enable
     img: >-
       <svg width="24" height="25" viewBox="0 0 24 25" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">
       <path d="path data" fill="#ee0000"/>
       </svg>
     getStartedLink: 'https://example.org/docs/quickstart.html'
     route: exampleroutename
     routeNamespace: examplenamespace
     displayName: Example Name
     kfdefApplications: []
     support: third party support
     csvName: ''
     provider: example
     docsLink: 'https://example.org/docs/index.html'
     quickStart: ''
     getStartedMarkDown: >-
       # Example
   
       Enter text for the information panel.
   
     description: >-
       Enter summary text for the tile.
     category: Self-managed | Partner managed | Red Hat managed

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9. 애플리케이션 코드에서 매개변수를 수정합니다.

   작은 정보

   예제 YAML 파일을 보려면 홈 → API Explorer 를 클릭하고 OdhApplication 을 선택하고 인스턴스 탭을 클릭하고 인스턴스를 선택한 다음 YAML 탭을 클릭합니다.

10. 생성을 클릭합니다. 애플리케이션 세부 정보 페이지가 표시됩니다.
11. OpenShift AI에 로그인합니다.
12. 왼쪽 메뉴에서 애플리케이션 → 탐색을 클릭합니다.
13. 애플리케이션의 새 타일을 찾아서 클릭합니다.
14. 애플리케이션의 정보 창에서 사용을 클릭합니다.

프로세스

1. 클러스터 관리자로 OpenShift 콘솔에 로그인합니다.

2. 대시보드 구성 파일을 엽니다.

   1. 관리자 화면에서 홈 → API Explorer 를 클릭합니다.
   2. 검색 표시줄에 OdhDashboardConfig 를 입력하여 종류별로 필터링합니다.
   3. OdhDashboardConfig CR(사용자 정의 리소스)을 클릭하여 리소스 세부 정보 페이지를 엽니다.
   4. 프로젝트 목록에서 redhat-ods-applications 프로젝트를 선택합니다.
   5. Instances 탭을 클릭합니다.
   6. odh-dashboard-config 인스턴스를 클릭하여 세부 정보 페이지를 엽니다.
   7. YAML 탭을 클릭합니다.
3. spec:notebookController 섹션에서 enabled 값을 false 로 설정하여 활성화된 애플리케이션 목록에서 sendpyter 타일을 숨깁니다.
4. 저장을 클릭하여 변경 사항을 적용한 다음 다시 로드 를 클릭하여 변경 사항이 클러스터와 동기화되었는지 확인합니다.

프로세스

1. 클러스터 관리자로 OpenShift 콘솔에 로그인합니다.
2. 관리자 화면에서 워크로드 > 배포를 클릭합니다.
3. 프로젝트 드롭다운 목록에서 redhat-ods-applications 를 선택합니다.

4. 이름 열에서 리소스를 사용자 지정할 구성 요소의 배포 이름을 클릭합니다.

   참고

   각 구성 요소의 배포 이름에 대한 자세한 내용은 구성 요소 리소스 사용자 지정 개요 를 참조하십시오.

5. 표시되는 Deployment details 페이지에서 YAML 탭을 클릭합니다.
6. .spec.template.spec.containers.resources 섹션을 찾습니다.

7. 사용자 지정할 리소스의 값을 업데이트합니다. 예를 들어 메모리 제한을 500Mi로 업데이트하려면 다음과 같이 변경합니다.

   containers:
           - resources:
               limits:
                   cpu: '2'
                   memory: 500Mi
               requests:
                   cpu: '1'
                   memory: 1Gi

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8. 저장을 클릭합니다.
9. 새로 고침을 클릭합니다.

프로세스

1. 클러스터 관리자로 OpenShift 콘솔에 로그인합니다.
2. 관리자 화면에서 워크로드 > 배포를 클릭합니다.
3. 프로젝트 드롭다운 목록에서 redhat-ods-applications 를 선택합니다.

4. 이름 열에서 주석을 추가할 구성 요소의 배포 이름을 클릭합니다.

   참고

   각 구성 요소의 배포 이름에 대한 자세한 내용은 구성 요소 리소스 사용자 지정 개요 를 참조하십시오.

5. 표시되는 Deployment details 페이지에서 YAML 탭을 클릭합니다.
6. metadata.annotations: 섹션을 찾습니다.

7. opendatahub.io/managed: true 주석을 추가합니다.

   metadata:
     annotations:
        opendatahub.io/managed: true

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8. 저장을 클릭합니다.
9. 새로 고침을 클릭합니다.

프로세스

1. 클러스터 관리자로 OpenShift 콘솔에 로그인합니다.
2. 관리자 화면에서 워크로드 > 배포를 클릭합니다.
3. 프로젝트 드롭다운 목록에서 redhat-ods-applications 를 선택합니다.
4. 이름 열에서 주석을 제거할 구성 요소의 배포 이름을 클릭합니다.
5. 옵션 메뉴 를 클릭합니다.
6. 배포 삭제를 클릭합니다.

프로세스

1. OpenShift 클러스터에서 GPU 지원을 활성화하려면 NVIDIA 문서의 Red Hat OpenShift Container Platform에 대한 NVIDIA GPU Operator 의 지침을 따르십시오.

2. migration-gpu-status ConfigMap을 삭제합니다.

   1. OpenShift 웹 콘솔에서 관리자 화면으로 전환합니다.
   2. 적절한 ConfigMap을 보려면 프로젝트를 모든 프로젝트 또는 redhat-ods-applications 로 설정합니다.
   3. migration-gpu-status ConfigMap을 검색합니다.

   4. 작업 메뉴( Cryostat)를 클릭하고 목록에서 Delete ConfigMap 을 선택합니다.

      Delete ConfigMap 대화 상자가 표시됩니다.

   5. 대화 상자를 검사하고 올바른 ConfigMap을 삭제하고 있는지 확인합니다.
   6. 삭제를 클릭합니다.

3. 대시보드 복제본 세트를 다시 시작합니다.

   1. OpenShift 웹 콘솔에서 관리자 화면으로 전환합니다.
   2. 워크로드 → 배포를 클릭합니다.
   3. 적절한 배포를 볼 수 있도록 프로젝트를 모든 프로젝트 또는 redhat-ods-applications 로 설정합니다.
   4. rhods-dashboard 배포를 검색합니다.
   5. 작업 메뉴( Cryostat)를 클릭하고 목록에서 롤아웃 재시작 을 선택합니다.
   6. Status 열에 롤아웃의 모든 포드가 완전히 다시 시작될 때까지 기다립니다.

1. OperatorHub에서 Intel Gaudi AI Accelerator Operator의 버전 1.18을 설치합니다.
2. Intel Gaudi AI 액셀러레이터에 대한 사용자 지정 워크벤치 이미지를 생성하고 구성합니다. Gaudi 액셀러레이터를 위한 사전 빌드된 워크벤치 이미지는 OpenShift AI에 포함되어 있지 않습니다.
3. 사용자 환경에서 각 Intel Gaudi AI 장치에 대한 액셀러레이터 프로파일을 수동으로 정의하고 구성합니다.

프로세스

1. 터미널 창에서 클러스터 관리자로 OpenShift 클러스터에 로그인하지 않은 경우 다음 예와 같이 OpenShift CLI에 로그인합니다.

   $ oc login <openshift_cluster_url> -u <admin_username> -p <password>

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2. 다음과 같이 빈 Kue 리소스 플레이버를 생성합니다.

   1. default_flavor.yaml 이라는 파일을 생성하고 다음 콘텐츠로 채웁니다.

      빈 Kue 리소스 플레이버

      apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
      kind: ResourceFlavor
      metadata:
        name: default-flavor

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   2. default-flavor 오브젝트를 생성하려면 구성을 적용합니다.

      $ oc apply -f default_flavor.yaml

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3. 다음과 같이 클러스터 큐를 생성하여 빈 Kueue 리소스 플레이버를 관리합니다.

   1. cluster_queue.yaml 이라는 파일을 생성하고 다음 콘텐츠로 채웁니다.

      클러스터 대기열 예

      apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
      kind: ClusterQueue
      metadata:
        name: "cluster-queue"
      spec:
        namespaceSelector: {}  # match all.
        resourceGroups:
        - coveredResources: ["cpu", "memory", "nvidia.com/gpu"]
          flavors:
          - name: "default-flavor"
            resources:
            - name: "cpu"
              nominalQuota: 9
            - name: "memory"
              nominalQuota: 36Gi
            - name: "nvidia.com/gpu"
              nominalQuota: 5

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   2. 예제 할당량 값(9개의 CPU, 36GiB 메모리, 5 NVIDIA GPU)을 클러스터 큐에 적절한 값으로 바꿉니다. 클러스터 대기열은 필요한 총 리소스가 이러한 할당량 제한 내에 있는 경우에만 분산 워크로드를 시작합니다.

      spec.resourceGroups 섹션을 다음과 같이 업데이트하여 요청된 값이 0인 경우에도 사용자가 요청할 수 있는 각 리소스에 대한 할당량을 지정해야 합니다.

      • coveredResources 목록에 리소스 이름을 포함합니다.
      • nominalQuota 값이 0인 경우에도 flavor.resources 섹션에 리소스 이름과 nominalQuota 를 지정합니다.

   3. 구성을 적용하여 cluster-queue 오브젝트를 생성합니다.

      $ oc apply -f cluster_queue.yaml

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4. 다음과 같이 클러스터 큐를 가리키는 로컬 큐를 생성합니다.

   1. local_queue.yaml 이라는 파일을 생성하고 다음 콘텐츠로 채웁니다.

      로컬 대기열의 예

      apiVersion: kueue.x-k8s.io/v1beta1
      kind: LocalQueue
      metadata:
        namespace: test
        name: local-queue-test
        annotations:
          kueue.x-k8s.io/default-queue: 'true'
      spec:
        clusterQueue: cluster-queue

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      kue.x-k8s.io/default-queue: 'true' 주석은 이 큐를 기본 큐로 정의합니다. 분산 워크로드는 데이터 사이언스 파이프라인 또는 Microsoft Visual Studio Code 파일의 ClusterConfiguration 섹션에 local_queue 값이 지정되지 않은 경우 이 큐에 제출됩니다.

   2. namespace 값을 업데이트하여 Cryostat 클러스터를 생성하는 ClusterConfiguration 섹션과 동일한 네임스페이스를 지정합니다.
   3. 선택 사항: 그에 따라 name 값을 업데이트합니다.

   4. 구성을 적용하여 local-queue 오브젝트를 생성합니다.

      $ oc apply -f local_queue.yaml

      Copy to Clipboard Toggle word wrap

      클러스터 대기열은 리소스를 할당하여 로컬 큐에서 분산 워크로드를 실행합니다.

프로세스

1. OpenShift 콘솔에서 워크로드 → ConfigMap 을 클릭합니다.
2. 프로젝트 목록에서 redhat-ods-applications 를 선택합니다.
3. codeflare-operator-config 구성 맵을 검색하고 구성 맵 이름을 클릭하여 ConfigMap 세부 정보 페이지를 엽니다.
4. YAML 탭을 클릭하여 구성 맵 사양을 표시합니다.

5. data:config.yaml:kuberay 섹션에서 다음 항목을 편집할 수 있습니다.

   ingressDomain

   이 구성 옵션은 기본적으로 null(ingressDomain: "")입니다. OpenShift에서 Ingress 컨트롤러가 실행되지 않는 한 이 옵션을 변경하지 마십시오. OpenShift AI는 다음 예와 같이 이 값을 사용하여 모든 Cryostat 클러스터에 대한 대시보드 및 클라이언트 경로를 생성합니다.

   대시보드 및 클라이언트 경로의 예

   ray-dashboard-<clustername>-<namespace>.<your.ingress.domain>
   ray-client-<clustername>-<namespace>.<your.ingress.domain>

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   mTLSEnabled

   이 구성 옵션은 기본적으로 활성화되어 있습니다(mTLSEnabled: true). 이 옵션을 활성화하면 Cryostat 클러스터 노드 간에 상호 인증 형식인 mTLS(mutual Transport Layer Security)에 사용되는 인증서를 생성합니다. 이 옵션을 활성화하면 ca-secret-_<cluster_name>_ secret 에서 생성된 인증서를 다운로드하여 mTLS 통신에 필요한 인증서를 생성한 다음 필요한 Cryostat 환경 변수를 설정하지 않는 한 Cryostat 헤드 노드에 연결할 수 없습니다. 그런 다음 사용자는 변경 사항을 적용하려면 Cryostat 클라이언트를 다시 초기화해야 합니다. CodeFlare SDK는 Cryostat 클라이언트의 인증 프로세스를 단순화하기 위해 다음과 같은 기능을 제공합니다.

   Cryostat 클라이언트 인증 코드의 예

   from codeflare_sdk import generate_cert
   
   generate_cert.generate_tls_cert(cluster.config.name, cluster.config.namespace)
   generate_cert.export_env(cluster.config.name, cluster.config.namespace)
   
   ray.init(cluster.cluster_uri())

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   rayDashboardOauthEnabled

   이 구성 옵션은 기본적으로 활성화되어 있습니다(rayDashboardOAuthEnabled: true). 이 옵션을 활성화하면 OpenShift AI에서 Cryostat 클러스터 헤드 노드 앞에 OpenShift OAuth 프록시를 배치합니다. 그런 다음 사용자는 브라우저를 통해 Cryostat 대시보드에 액세스할 때 OpenShift 클러스터 로그인 자격 증명을 사용하여 인증해야 합니다. 사용자가 다른 방식으로 Cryostat 대시보드에 액세스하려는 경우(예: Cryostat JobSubmissionClient 클래스를 사용하여) 다음 예와 같이 권한 부여 헤더를 요청의 일부로 설정해야 합니다.

   인증 헤더의 예

   {Authorization: "Bearer <your-openshift-token>"}

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6. 변경 사항을 저장하려면 저장을 클릭합니다.

7. 변경 사항을 적용하려면 Pod를 삭제합니다.

   1. 워크로드 → 포드 를 클릭합니다.
   2. codeflare-operator-manager- <pod-id> Pod 를 찾습니다.
   3. 해당 Pod의 옵션 메뉴( Cryostat)를 클릭한 다음 Delete Pod 를 클릭합니다. 변경 사항이 적용된 후 Pod가 다시 시작됩니다.

1. OpenShift 콘솔에서 워크로드 → 배포를 클릭합니다.
2. codeflare-operator-manager 배포를 검색한 다음 배포 이름을 클릭하여 배포 세부 정보 페이지를 엽니다.
3. 포드 탭을 클릭합니다. codeflare-operator-manager- <pod-id > Pod의 상태가 Running 이면 Pod를 사용할 준비가 된 것입니다. Pod에 대한 자세한 내용을 보려면 포드 이름을 클릭하여 Pod 세부 정보 페이지를 연 다음 로그 탭을 클릭합니다.

프로세스

1. 백업할 PV(영구 볼륨)의 ID를 확인합니다.

   1. OpenShift Dedicated 웹 콘솔에서 관리자 화면으로 변경합니다.
   2. 홈 → 프로젝트를 클릭합니다.

   3. rhods-notebooks 프로젝트를 클릭합니다.

      프로젝트의 세부 정보 페이지가 열립니다.

   4. Inventory 섹션에서 PersistentVolumeClaims 를 클릭합니다.

      PersistentVolumeClaims 페이지가 열립니다.

   5. 백업하려는 PV(영구 볼륨)의 ID를 확인합니다.

      참고

      AWS 인스턴스에서 백업할 올바른 EBS 볼륨을 식별하는 데 PV(영구 볼륨)가 필요합니다.

2. 백업하려는 PV가 포함된 EBS 볼륨을 찾습니다.

   자세한 내용은 Amazon Web Services 설명서: Amazon EBS 스냅샷 생성을 참조하십시오.

   1. AWS( https://aws.amazon.com)에 로그인하고 OpenShift Dedicated 클러스터가 배포된 리전을 보고 있는지 확인합니다.https://aws.amazon.com
   2. 서비스를 클릭합니다.
   3. Compute → EC2 를 클릭합니다.

   4. 측면 탐색에서 Elastic Block Storage → 볼륨 을 클릭합니다.

      Volumes 페이지가 열립니다.

   5. 검색 모음에서 이전에 기록한 PV(영구 볼륨)의 ID를 입력합니다.

      볼륨 페이지가 다시 로드되어 검색 결과가 표시됩니다.

   6. 표시된 볼륨을 클릭하고 모든 kubernetes.io/created-for/pvc/namespace 태그에 rhods-notebooks, 및 모든 kubernetes.io/created-for/pvc/name 태그가 EC2 볼륨이 사용 중인 영구 볼륨의 이름과 일치하는지 확인합니다(예: jup ter-nb-user1-pvc ).

3. PV(영구 볼륨)가 포함된 EBS 볼륨을 백업합니다.

   1. 백업할 볼륨을 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 목록에서 Create Snapshot 을 선택합니다.

      스냅샷 생성 페이지가 열립니다.

   2. 볼륨에 대한 설명을 입력합니다.

   3. 스냅샷 생성을 클릭합니다.

      볼륨의 스냅샷이 생성됩니다.

   4. 닫기를 클릭합니다.

프로세스

1. 백업할 PV(영구 볼륨)의 ID를 확인합니다.

   1. OpenShift Dedicated 웹 콘솔에서 관리자 화면으로 변경합니다.
   2. 홈 → 프로젝트를 클릭합니다.

   3. rhods-notebooks 프로젝트를 클릭합니다.

      프로젝트의 세부 정보 페이지가 열립니다.

   4. Inventory 섹션에서 PersistentVolumeClaims 를 클릭합니다.

      PersistentVolumeClaims 페이지가 열립니다.

   5. 백업하려는 PV(영구 볼륨)의 ID를 확인합니다.

      GCP 인스턴스에서 백업하려면 올바른 영구 디스크를 식별하는 데 PV(영구 볼륨) ID가 필요합니다.

2. 백업하려는 PV가 포함된 영구 디스크를 찾습니다.

   1. Google Cloud 콘솔( https://console.cloud.google.com)에 로그인하고 OpenShift Dedicated 클러스터가 배포된 리전을 보고 있는지 확인합니다.https://console.cloud.google.com/
   2. 탐색 메뉴( Cryostat)를 클릭한 다음 Compute Engine 을 클릭합니다.

   3. 측면 탐색의 스토리지 아래의 디스크를 클릭합니다.

      디스크 페이지가 열립니다.

   4. 필터 쿼리 상자에 이전에 기록한 PV(영구 볼륨)의 ID를 입력합니다.

      디스크 페이지가 다시 로드되어 검색 결과가 표시됩니다.

   5. 표시된 디스크를 클릭하고 모든 kubernetes.io/created-for/pvc/namespace 태그에 rhods-notebooks, 및 모든 kubernetes.io/created-for/pvc/name 태그가 영구 디스크가 사용 중인 영구 볼륨의 이름과 일치하는지 확인합니다(예: jup terhub-nb-user1-pvc ).

3. PV(영구 볼륨)가 포함된 영구 디스크를 백업합니다.

   1. 상단 탐색에서 CREATE SNAPSHOT 을 선택합니다.

      스냅샷 생성 페이지가 열립니다.

   2. 스냅샷의 고유한 이름을 입력합니다.
   3. 소스 디스크에서 백업할 영구 디스크가 표시되는지 확인합니다.
   4. 필요에 따라 선택적 설정을 변경합니다.

   5. 만들기를 클릭합니다.

      영구 디스크의 스냅샷이 생성됩니다.