2장. 사용자 정의 워크벤치 이미지 생성
Red Hat OpenShift AI에는 다양한 기본 워크벤치 이미지가 포함되어 있으며 데이터 벤처는 워크벤치를 만들거나 편집할 때 선택할 수 있습니다.
또한 데이터 과학자가 자주 사용하는 라이브러리를 추가하거나 데이터 과학자에 기본 이미지에 제공된 버전과 다른 특정 버전의 라이브러리가 필요한 경우 사용자 정의 워크벤치 이미지를 가져올 수 있습니다. 사용자 지정 워크벤치 이미지는 데이터 과학자가 실행 중인 환경에 직접 설치할 수 없기 때문에 운영 체제 패키지 또는 애플리케이션이 필요한 경우에도 유용합니다(데이터가 사용자에게 루트 액세스 권한이 없으므로 해당 작업에 필요한 루트 액세스 권한이 없습니다).
사용자 정의 워크벤치 이미지는 컨테이너 이미지일 뿐입니다. 컨테이너 파일(또는 Dockerfile)을 사용하여 표준 컨테이너 이미지를 빌드합니다. 기존 이미지( FROM 명령)에서 시작한 다음 필요한 요소를 추가합니다.
사용자 정의 워크벤치 이미지를 생성하기 위한 다음 옵션이 있습니다.
- 기본 OpenShift AI 이미지에서 사용자 정의 이미지 생성에 설명된 대로 기본 이미지 중 하나에서 시작합니다.
- 자체 이미지에서 사용자 지정 이미지 생성에 설명된 대로 OpenShift AI와 호환되는 지침에 따라 자체 이미지를 생성합니다.
Red Hat은 OpenShift AI 배포에 사용자 정의 워크벤치 이미지 추가를 지원하여 워크벤치 생성 시 선택할 수 있도록 합니다. 그러나 Red Hat은 사용자 정의 워크벤치 이미지의 내용을 지원하지 않습니다. 즉, 워크벤치 생성 중에 사용자 정의 워크벤치 이미지를 선택할 수 있지만 사용 가능한 워크벤치 이미지를 생성하지 않는 경우 Red Hat은 사용자 정의 워크벤치 이미지를 수정할 수 없습니다.
추가 리소스
OpenShift AI 기본 워크벤치 이미지 및 사전 설치된 패키지 목록은 지원되는 구성을 참조하십시오.
이미지 생성에 대한 자세한 내용은 다음 리소스를 참조하십시오.
2.1. 기본 OpenShift AI 이미지에서 사용자 정의 이미지 생성
Red Hat OpenShift AI가 클러스터에 설치된 후 redhat-ods-applications 프로젝트의 빌드
기본 OpenShift AI 이미지에 OS 패키지 또는 애플리케이션을 추가하여 사용자 지정 이미지를 생성할 수 있습니다.
사전 요구 사항
사용자 정의 이미지의 기반으로 사용할 기본 이미지를 알고 있습니다.
OpenShift AI 기본 워크벤치 이미지 및 사전 설치된 패키지는 지원되는 구성 을 참조하십시오.
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OpenShift AI가 설치된 클러스터의 OpenShift 콘솔에 대한
cluster-admin액세스 권한이 있어야 합니다.
프로세스
사용자 정의 이미지의 기반으로 사용할 기본 이미지의 위치를 가져옵니다.
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OpenShift 콘솔에서 빌드
이미지 스트림을 선택합니다. - redhat-ods-applications 프로젝트를 선택합니다.
- 설치된 이미지 스트림 목록에서 사용자 정의 이미지의 기반으로 사용할 이미지 이름을 클릭합니다. 예를 들어 pytorch 를 클릭합니다.
- ImageStream 세부 정보 페이지에서 YAML 을 클릭합니다.
spec:tags섹션에서 사용하려는 이미지 버전의 태그를 찾습니다.원본 이미지의 위치는 태그의
from:name섹션에 표시됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.name: 'quay.io/modh/odh-pytorch-notebook@sha256:b68e0192abf7d…'- 사용자 정의 이미지에서 사용할 이 위치를 복사합니다.
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OpenShift 콘솔에서 빌드
- 표준 컨테이너 파일 또는 Dockerfile을 생성합니다.
FROM명령의 경우 1단계에서 복사한 기본 이미지 위치를 지정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.FROM quay.io/modh/odh-pytorch-notebook@sha256:b68e0…선택 사항: OS 이미지를 설치합니다.
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USER 0으로 전환합니다(OS 패키지를 설치하려면 사용자 0이 필요합니다). - 패키지를 설치합니다.
USER 1001로 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 $INSTALL_PKGS && \ dnf -y clean all --enablerepo=* USER 1001
-
선택 사항: Python 패키지를 추가합니다.
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USER 1001을 지정합니다. -
requirements.txt파일을 복사합니다. 패키지를 설치합니다.
다음 예제에서는 기본 PyTorch 이미지에
requirements.txt파일에서 패키지를 설치합니다.FROM quay.io/modh/odh-pytorch-notebook@sha256:b68e0… USER 1001 COPY requirements.txt ./requirements.txt RUN pip install -r requirements.txt
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이미지 파일을 빌드합니다. 예를 들어 이미지 파일이 있는 위치에서
podman build를 로컬로 사용한 다음 OpenShift AI에 액세스할 수 있는 레지스트리로 이미지를 푸시할 수 있습니다.$ podman build -t my-registry/my-custom-image:0.0.1 . $ podman push my-registry/my-custom-image:0.0.1
또는 BuildConfig 를 사용하여 OpenShift의 이미지 빌드 기능을 활용할 수 있습니다.
