7장. LAB-tuning에 대한 하드웨어 프로필 생성


LAB 튜닝 실행을 시작할 때 선택할 수 있는 OpenShift AI에서 GPU 하드웨어 프로필을 구성합니다.

OpenShift AI에서 LAB-tuning 워크로드를 실행하려면 GPU 하드웨어 프로필이 필요합니다. LAB-tuning은 GPU 리소스가 있는 노드에 예약해야 하는 분산 교육을 사용합니다. GPU 하드웨어 프로필을 사용하면 파이프라인을 시작할 때 특정 GPU 지원 작업자 노드를 대상으로 지정하여 워크로드가 호환되는 하드웨어에서 실행되도록 할 수 있습니다.

사전 요구 사항

  • 관리자 권한이 있는 사용자로 OpenShift AI에 로그인되어 있습니다.
  • 관련 하드웨어가 설치되고 사용자 환경에서 감지되었음을 확인했습니다.

프로세스

  1. 하드웨어 프로필 생성에 설명된 단계에 따라 LAB 튜닝 하드웨어 프로필 을 생성하고 다음 구성을 특정 클러스터 설정에 맞게 조정합니다.

    Expand
    설정현재의

    cpu: default

    4개의 코어

    CPU: 허용된 최소 수

    2개의 코어

    CPU: 최대 허용

    4개의 코어

    메모리: 최대 허용

    250GiB 이상

    리소스 레이블

    nvidia.com/gpu

    리소스 식별자

    nvidia.com/gpu

    리소스 유형

    액셀러레이터

    노드 선택기 키(선택 사항)

    node.kubernetes.io/instance-type

    노드 선택기 값

    a2-ultragpu-2g

    toleration operator (선택 사항)

    Exists

    허용 오차 키

    nvidia.com/gpu

    허용 오차 효과

    NoSchedule

  2. 새 하드웨어 프로필을 Enable 열의 확인 표시와 함께 사용할 수 있는지 확인합니다.
맨 위로 이동
Red Hat logoGithubredditYoutubeTwitter

자세한 정보

평가판, 구매 및 판매

커뮤니티

Red Hat 문서 정보

Red Hat을 사용하는 고객은 신뢰할 수 있는 콘텐츠가 포함된 제품과 서비스를 통해 혁신하고 목표를 달성할 수 있습니다. 최신 업데이트를 확인하세요.

보다 포괄적 수용을 위한 오픈 소스 용어 교체

Red Hat은 코드, 문서, 웹 속성에서 문제가 있는 언어를 교체하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.Red Hat 블로그.

Red Hat 소개

Red Hat은 기업이 핵심 데이터 센터에서 네트워크 에지에 이르기까지 플랫폼과 환경 전반에서 더 쉽게 작업할 수 있도록 강화된 솔루션을 제공합니다.

Theme

© 2026 Red Hat