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3.6. Red Hat OpenShift AI 구성 요소 설치 및 관리

OpenShift CLI(명령줄 인터페이스) 또는 OpenShift 웹 콘솔을 사용하여 OpenShift 클러스터에 Red Hat OpenShift AI의 구성 요소를 설치하고 관리할 수 있습니다.

3.6.1. CLI를 사용하여 Red Hat OpenShift AI 구성 요소 설치
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OpenShift CLI(명령줄 인터페이스)를 사용하여 Red Hat OpenShift AI 구성 요소를 설치하려면 DataScienceCluster 오브젝트를 생성하고 구성해야 합니다.

중요

다음 절차에서는 Red Hat OpenShift AI 구성 요소를 새 설치의 일부로 설치하기 위해 DataScienceCluster 오브젝트를 생성하고 구성하는 방법을 설명합니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift AI Operator가 OpenShift 클러스터에 설치되어 있습니다. Red Hat OpenShift AI Operator 설치를 참조하십시오.
  • OpenShift 클러스터에 대한 클러스터 관리자 권한이 있습니다.
  • OpenShift CLI(명령줄 인터페이스)를 다운로드하여 설치했습니다. OpenShift CLI 설치를 참조하십시오.

프로세스

  1. 새 터미널 창을 엽니다.

  2. 다음 단계에 따라 클러스터 관리자로 OpenShift 클러스터에 로그인합니다.

    1. OpenShift 웹 콘솔의 오른쪽 상단에서 사용자 이름을 클릭하고 로그인 복사 명령을 선택합니다.
    2. 로그인한 후 토큰 표시를 클릭합니다.

    3. 이 토큰 명령으로 로그인을 복사하여 OpenShift CLI(명령줄 인터페이스)에 붙여넣습니다. 

      $ oc login --token=<token> --server=<openshift_cluster_url>
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  3. DataScienceCluster 오브젝트 CR(사용자 정의 리소스) 파일을 생성합니다(예: rhods-operator-dsc.yaml ). 

    apiVersion: datasciencecluster.opendatahub.io/v1
kind: DataScienceCluster
metadata:
  name: default-dsc
spec:
  components:
    codeflare:
      managementState: Removed
    dashboard:
      managementState: Removed
    datasciencepipelines:
      managementState: Removed
    kserve:
      managementState: Removed
    1
    2 
    
    kueue:
      managementState: Removed
    modelmeshserving:
      managementState: Removed
    ray:
      managementState: Removed
    trainingoperator:
      managementState: Removed
    trustyai:
      managementState: Removed
    workbenches:
      managementState: Removed
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    1
    단일 모델 제공 플랫폼에서 대규모 모델을 제공하는 데 사용하는 KServe 구성 요소를 완전히 설치하려면 Red Hat OpenShift Service Mesh 및 Red Hat OpenShift Serverless용 Operator를 설치하고 추가 구성을 수행해야 합니다. 단일 모델 제공 플랫폼 설치를 참조하십시오.
    2
    KServe 구성 요소(즉, managementState 필드의 값을 Removed로 설정)를 활성화 하지 않은 경우 오류를 방지하기 위해 종속 서비스 메시 구성 요소도 비활성화해야 합니다. KServe 종속성 비활성화를 참조하십시오.

  4. 표시된 각 OpenShift AI 구성 요소에 대해 CR의 spec.components 섹션에서 managementState 필드 값을 Managed 또는 Removed 로 설정합니다. 이러한 값은 다음과 같이 정의됩니다.

    관리됨
    Operator는 구성 요소를 적극적으로 관리하고 설치하며 활성 상태를 유지하려고 합니다. Operator는 안전한 경우에만 구성 요소를 업그레이드합니다.
    제거됨
    Operator는 구성 요소를 적극적으로 관리하지만 설치하지 않습니다. 구성 요소가 이미 설치된 경우 Operator에서 해당 구성 요소를 제거하려고 합니다.
    중요
    • 단일 모델 제공 플랫폼에서 대규모 모델을 제공하는 데 사용되는 KServe 구성 요소를 완전히 설치하는 방법을 알아보려면 단일 모델 제공 플랫폼 설치를 참조하십시오.
    • KServe 구성 요소(즉, managementState 필드의 값을 Removed로 설정)를 활성화 하지 않은 경우 오류를 방지하기 위해 종속 서비스 메시 구성 요소도 비활성화해야 합니다. KServe 종속성 비활성화를 참조하십시오.
    • 분산 워크로드 구성 요소를 설치하는 방법에 대한 자세한 내용은 분산 워크로드 구성 요소 설치를 참조하십시오.
    • 연결이 끊긴 환경에서 분산 워크로드를 실행하는 방법을 알아보려면 연결이 끊긴 환경에서 분산 데이터 과학 워크로드 실행을 참조하십시오.

  5. OpenShift 클러스터에 DataScienceCluster 오브젝트를 생성하여 지정된 OpenShift AI 구성 요소를 설치합니다. 

    $ oc create -f rhods-operator-dsc.yaml
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    다음과 유사한 출력이 표시됩니다. 

    datasciencecluster.datasciencecluster.opendatahub.io/default created
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검증

  • 각 구성 요소에 대해 실행 중인 Pod가 있는지 확인합니다.

    1. OpenShift 웹 콘솔에서 워크로드 Pod 를 클릭합니다.
    2. 페이지 상단에 있는 프로젝트 목록에서 redhat-ods-applications 를 선택합니다.
    3. 애플리케이션 네임스페이스에서 설치한 각 OpenShift AI 구성 요소에 대해 실행 중인 Pod가 있는지 확인합니다.

  • 설치된 모든 구성 요소의 상태를 확인합니다.

    1. OpenShift 웹 콘솔에서 Operator 설치된 Operator 를 클릭합니다.
    2. Red Hat OpenShift AI Operator를 클릭합니다.
    3. Data Science Cluster 탭을 클릭하고 default-dsc 라는 DataScienceCluster 오브젝트를 선택합니다.
    4. YAML 탭을 선택합니다.

    5. installedComponents 섹션에서 설치한 구성 요소의 status 값이 true 인지 확인합니다.

      참고

      CR의 spec.components 섹션에 component-name: {} 형식으로 구성 요소가 표시되면 구성 요소가 설치되지 않습니다.

  • Red Hat OpenShift AI 대시보드에서 사용자는 설치된 OpenShift AI 구성 요소, 해당 소스(upstream) 구성 요소, 설치된 구성 요소 보기에 설명된 대로 설치된 구성 요소 목록을 볼 수 있습니다.

3.6.2. 웹 콘솔을 사용하여 Red Hat OpenShift AI 구성 요소 설치
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OpenShift 웹 콘솔을 사용하여 Red Hat OpenShift AI 구성 요소를 설치하려면 DataScienceCluster 오브젝트를 생성하고 구성해야 합니다.

중요

다음 절차에서는 Red Hat OpenShift AI 구성 요소를 새 설치의 일부로 설치하기 위해 DataScienceCluster 오브젝트를 생성하고 구성하는 방법을 설명합니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift AI Operator가 OpenShift 클러스터에 설치되어 있습니다. Red Hat OpenShift AI Operator 설치를 참조하십시오.
  • OpenShift 클러스터에 대한 클러스터 관리자 권한이 있습니다.

프로세스

  1. OpenShift 웹 콘솔에 클러스터 관리자로 로그인합니다.
  2. 웹 콘솔에서 Operator 설치된 Operator 를 클릭한 다음 Red Hat OpenShift AI Operator를 클릭합니다.
  3. Data Science Cluster 탭을 클릭합니다.
  4. Create DataScienceCluster 를 클릭합니다.

  5. Configure via.의 경우 YAML 보기를 선택합니다.

    다음 예와 유사하게 포함된 YAML 편집기가 DataScienceCluster 오브젝트에 대한 기본 CR(사용자 정의 리소스)을 표시합니다. 

    apiVersion: datasciencecluster.opendatahub.io/v1
kind: DataScienceCluster
metadata:
  name: default-dsc
spec:
  components:
    codeflare:
      managementState: Removed
    dashboard:
      managementState: Removed
    datasciencepipelines:
      managementState: Removed
    kserve:
      managementState: Removed
    1
    2 
    
    kueue:
      managementState: Removed
    modelmeshserving:
      managementState: Removed
    ray:
      managementState: Removed
    trainingoperator:
      managementState: Removed
    trustyai:
      managementState: Removed
    workbenches:
      managementState: Removed
    Copy to Clipboard Toggle word wrap
    1
    단일 모델 제공 플랫폼에서 대규모 모델을 제공하는 데 사용하는 KServe 구성 요소를 완전히 설치하려면 Red Hat OpenShift Service Mesh 및 Red Hat OpenShift Serverless용 Operator를 설치하고 추가 구성을 수행해야 합니다. 단일 모델 제공 플랫폼 설치를 참조하십시오.
    2
    KServe 구성 요소(즉, managementState 필드의 값을 Removed로 설정)를 활성화 하지 않은 경우 오류를 방지하기 위해 종속 서비스 메시 구성 요소도 비활성화해야 합니다. KServe 종속성 비활성화를 참조하십시오.

  6. 표시된 각 OpenShift AI 구성 요소에 대해 CR의 spec.components 섹션에서 managementState 필드 값을 Managed 또는 Removed 로 설정합니다. 이러한 값은 다음과 같이 정의됩니다.

    관리됨
    Operator는 구성 요소를 적극적으로 관리하고 설치하며 활성 상태를 유지하려고 합니다. Operator는 안전한 경우에만 구성 요소를 업그레이드합니다.
    제거됨
    Operator는 구성 요소를 적극적으로 관리하지만 설치하지 않습니다. 구성 요소가 이미 설치된 경우 Operator에서 해당 구성 요소를 제거하려고 합니다.
    중요
    • 단일 모델 제공 플랫폼에서 대규모 모델을 제공하는 데 사용되는 KServe 구성 요소를 완전히 설치하는 방법을 알아보려면 단일 모델 제공 플랫폼 설치를 참조하십시오.
    • KServe 구성 요소(즉, managementState 필드의 값을 Removed로 설정)를 활성화 하지 않은 경우 오류를 방지하기 위해 종속 서비스 메시 구성 요소도 비활성화해야 합니다. KServe 종속성 비활성화를 참조하십시오.
    • 분산 워크로드 구성 요소를 설치하는 방법에 대한 자세한 내용은 분산 워크로드 구성 요소 설치를 참조하십시오.
    • 연결이 끊긴 환경에서 분산 워크로드를 실행하는 방법을 알아보려면 연결이 끊긴 환경에서 분산 데이터 과학 워크로드 실행을 참조하십시오.
  7. 생성을 클릭합니다.

검증

  • 각 구성 요소에 대해 실행 중인 Pod가 있는지 확인합니다.

    1. OpenShift 웹 콘솔에서 워크로드 Pod 를 클릭합니다.
    2. 페이지 상단에 있는 프로젝트 목록에서 redhat-ods-applications 를 선택합니다.
    3. 애플리케이션 네임스페이스에서 설치한 각 OpenShift AI 구성 요소에 대해 실행 중인 Pod가 있는지 확인합니다.

  • 설치된 모든 구성 요소의 상태를 확인합니다.

    1. OpenShift 웹 콘솔에서 Operator 설치된 Operator 를 클릭합니다.
    2. Red Hat OpenShift AI Operator를 클릭합니다.
    3. Data Science Cluster 탭을 클릭하고 default-dsc 라는 DataScienceCluster 오브젝트를 선택합니다.
    4. YAML 탭을 선택합니다.

    5. installedComponents 섹션에서 설치한 구성 요소의 status 값이 true 인지 확인합니다.

      참고

      CR의 spec.components 섹션에 component-name: {} 형식으로 구성 요소가 표시되면 구성 요소가 설치되지 않습니다.

  • Red Hat OpenShift AI 대시보드에서 사용자는 설치된 OpenShift AI 구성 요소, 해당 소스(upstream) 구성 요소, 설치된 구성 요소 보기에 설명된 대로 설치된 구성 요소 목록을 볼 수 있습니다.

OpenShift 웹 콘솔을 사용하여 OpenShift 클러스터에 Red Hat OpenShift AI 구성 요소의 설치 상태를 업데이트할 수 있습니다.

중요

OpenShift AI를 업그레이드하면 업그레이드 프로세스에서 이전 버전의 DataScienceCluster 오브젝트 값을 자동으로 사용했습니다. 새 구성 요소는 DataScienceCluster 개체에 자동으로 추가되지 않습니다.

OpenShift AI를 업그레이드한 후 다음을 수행합니다.

  • 기본 DataScienceCluster 오브젝트를 검사하여 기존 구성 요소의 managementState 상태를 확인하고 선택적으로 업데이트합니다.
  • DataScienceCluster 개체에 새 구성 요소를 추가합니다.

사전 요구 사항

  • Red Hat OpenShift AI Operator가 OpenShift 클러스터에 설치되어 있습니다.
  • OpenShift 클러스터에 대한 클러스터 관리자 권한이 있습니다.

프로세스

  1. OpenShift 웹 콘솔에 클러스터 관리자로 로그인합니다.
  2. 웹 콘솔에서 Operator 설치된 Operator 를 클릭한 다음 Red Hat OpenShift AI Operator를 클릭합니다.
  3. Data Science Cluster 탭을 클릭합니다.
  4. DataScienceClusters 페이지에서 기본 오브젝트를 클릭합니다.

  5. YAML 탭을 클릭합니다.

    다음 예와 유사하게 포함된 YAML 편집기가 DataScienceCluster 오브젝트의 기본 CR(사용자 정의 리소스)을 표시합니다. 

    apiVersion: datasciencecluster.opendatahub.io/v1
kind: DataScienceCluster
metadata:
  name: default-dsc
spec:
  components:
    codeflare:
      managementState: Removed
    dashboard:
      managementState: Removed
    datasciencepipelines:
      managementState: Removed
    kserve:
      managementState: Removed
    kueue:
      managementState: Removed
    modelmeshserving:
      managementState: Removed
    ray:
      managementState: Removed
    trainingoperator:
      managementState: Removed
    trustyai:
      managementState: Removed
    workbenches:
      managementState: Removed
    Copy to Clipboard Toggle word wrap

  6. 표시된 각 OpenShift AI 구성 요소에 대해 CR의 spec.components 섹션에서 managementState 필드 값을 Managed 또는 Removed 로 설정합니다. 이러한 값은 다음과 같이 정의됩니다.

    관리됨
    Operator는 구성 요소를 적극적으로 관리하고 설치하며 활성 상태를 유지하려고 합니다. Operator는 안전한 경우에만 구성 요소를 업그레이드합니다.
    제거됨
    Operator는 구성 요소를 적극적으로 관리하지만 설치하지 않습니다. 구성 요소가 이미 설치된 경우 Operator에서 해당 구성 요소를 제거하려고 합니다.
    중요
    • 단일 모델 제공 플랫폼에서 대규모 모델을 제공하는 데 사용되는 KServe 구성 요소를 설치하는 방법을 알아보려면 단일 모델 제공 플랫폼 설치를 참조하십시오.
    • KServe 구성 요소(즉, managementState 필드의 값을 Removed로 설정)를 활성화 하지 않은 경우 오류를 방지하기 위해 종속 서비스 메시 구성 요소도 비활성화해야 합니다. KServe 종속성 비활성화를 참조하십시오.
    • 분산 워크로드 기능 설치 방법에 대한 자세한 내용은 분산 워크로드 구성 요소 설치를 참조하십시오.
    • 연결이 끊긴 환경에서 분산 워크로드를 실행하는 방법을 알아보려면 연결이 끊긴 환경에서 분산 데이터 과학 워크로드 실행을 참조하십시오.

  7. 저장을 클릭합니다.

    업데이트된 구성 요소의 경우 OpenShift AI는 업데이트된 이미지를 사용하기 위해 모든 포드에 영향을 미치는 롤아웃을 시작합니다.

검증

  • 각 구성 요소에 대해 실행 중인 Pod가 있는지 확인합니다.

    1. OpenShift 웹 콘솔에서 워크로드 Pod 를 클릭합니다.
    2. 페이지 상단에 있는 프로젝트 목록에서 redhat-ods-applications 를 선택합니다.
    3. 애플리케이션 네임스페이스에서 설치한 각 OpenShift AI 구성 요소에 대해 실행 중인 Pod가 있는지 확인합니다.

  • 설치된 모든 구성 요소의 상태를 확인합니다.

    1. OpenShift 웹 콘솔에서 Operator 설치된 Operator 를 클릭합니다.
    2. Red Hat OpenShift AI Operator를 클릭합니다.
    3. Data Science Cluster 탭을 클릭하고 default-dsc 라는 DataScienceCluster 오브젝트를 선택합니다.
    4. YAML 탭을 선택합니다.

    5. installedComponents 섹션에서 설치한 구성 요소의 status 값이 true 인지 확인합니다.

      참고

      CR의 spec.components 섹션에 component-name: {} 형식으로 구성 요소가 표시되면 구성 요소가 설치되지 않습니다.

  • Red Hat OpenShift AI 대시보드에서 사용자는 설치된 OpenShift AI 구성 요소, 해당 소스(upstream) 구성 요소, 설치된 구성 요소 보기에 설명된 대로 설치된 구성 요소 목록을 볼 수 있습니다.

3.6.4. 설치된 OpenShift AI 구성 요소 보기
링크 복사

Red Hat OpenShift AI 대시보드에서는 설치된 OpenShift AI 구성 요소, 해당 소스(upstream) 구성 요소 및 설치된 구성 요소의 버전을 볼 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • OpenShift AI는 OpenShift 클러스터에 설치되어 있습니다.

프로세스

  1. OpenShift AI 대시보드에 로그인합니다.
  2. 상단 탐색 모음에서 도움말 아이콘( Help icon )을 클릭한 다음 정보를 선택합니다.

검증

정보 페이지에는 설치된 OpenShift AI 구성 요소 목록이 해당 업스트림 구성 요소 및 업스트림 구성 요소 버전과 함께 표시됩니다.

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