升级 OpenShift AI 云服务

流程

1. 以集群管理员身份登录 OpenShift 集群 Web 控制台。
2. 在 Administrator 视角中，在左侧菜单中选择 Operators → Installed Operators。
3. 点 Red Hat OpenShift AI Operator。
4. 点 Subscription 标签页。

5. 在 Update approval 下，点铅笔图标并选择以下更新策略之一：

   • 自动 ：在有新更新可用时即可安装新的更新。
   • 手动 ：集群管理员必须在开始安装前批准任何新的更新。
6. 点击 Save。

1. 登录 OpenShift 控制台。
2. 在 Administrator 视角中，点 Administration → CustomResourceDefinitions。
3. 在搜索字段中，输入 multik。

4. 更新 MultiKueueCluster CRD，如下所示：

   1. 点 CRD 名称，然后点 YAML 选项卡。

   2. 确保 metadata:labels 部分包含以下条目：

      app.opendatahub.io/kueue: 'true'

      Copy to Clipboard Toggle word wrap
   3. 点击 Save。
5. 重复上述步骤，以更新 MultiKueConfig CRD。

6. 通过为每个 CRD 完成以下步骤来删除 MultiKueCluster 和 MultiKueConfig CRD：

   1. 点 Actions 菜单。
   2. 点 Delete CustomResourceDefinition。
   3. 点 Delete 以确认删除。

流程

1. 以集群管理员身份登录 OpenShift Web 控制台。
2. 在 Web 控制台中，点 Operators → Installed Operators，然后点 Red Hat OpenShift AI Operator。
3. 点 Data Science Cluster 选项卡。
4. 在 DataScienceClusters 页面中，点 default-dsc 对象。

5. 点 YAML 标签。

   嵌入式 YAML 编辑器会打开显示 DataScienceCluster 对象的默认自定义资源(CR)，如下例所示：

   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
       llamastackoperator:
         managementState: Removed
       modelmeshserving:
         managementState: Removed
       ray:
         managementState: Removed
       trainingoperator:
         managementState: Removed
       trustyai:
         managementState: Removed
       workbenches:
         managementState: Removed
         workbenchNamespace: rhods-notebooks

   Copy to Clipboard Toggle word wrap

6. 在 CR 的 spec.components 部分中，对于所示的每个 OpenShift AI 组件，将 managementState 字段的值设置为 Managed 或 Removed。这些值定义如下：

   受管

   Operator 会主动管理组件，安装它，并尝试保持其活跃。只有在组件安全时，Operator 才会升级组件。

   删除

   Operator 会主动管理组件，但不安装它。如果组件已安装，Operator 将尝试将其删除。

   重要
   • 要了解如何安装 KServe 组件（由单模式服务平台用来为大型模型提供服务），请参阅安装单model服务平台。
   • 如果您还没有 启用 KServe 组件（即，将 managementState 字段设置为 Removed），还必须禁用依赖 Service Mesh 组件以避免错误。请参阅禁用 KServe 依赖项。
   • 要了解如何安装分布式工作负载功能，请参阅安装分布式工作负载组件。

7. 点击 Save。

   对于您更新的任何组件，OpenShift AI 会启动一个推出影响所有 Pod 来使用更新的镜像。

8. 如果您要从 OpenShift AI 2.19 或更早版本升级，请将 Authorino Operator 升级到 stable 更新频道，版本 1.2.1 或更高版本。

   1. 将 Authorino 更新至 tech-preview-v1 频道(1.1.2)中最新可用版本（如果您还没有这样做）。

   2. 切换到 stable 频道：

      1. 导航到 Authorino Operator 的 Subscription 设置。
      2. 在 Update channel 下，单击突出显示的 tech-preview-v1。
      3. 将频道更改为 stable。
   3. 为 Authorino 1.2.1 选择更新选项。

验证

1. 确认每个组件至少有一个正在运行的 pod：

   1. 在 OpenShift Web 控制台中，点击 Workloads → Pods。
   2. 在页面顶部的 Project 列表中，选择 redhat-ods-applications 或您的自定义应用程序命名空间。
   3. 在 applications 命名空间中，确认您安装的每个 OpenShift AI 组件都有一个或多个正在运行的 pod。

2. 确认所有安装的组件的状态：

   1. 在 OpenShift Web 控制台中，点 Operators → Installed Operators。
   2. 点 Red Hat OpenShift AI Operator。
   3. 单击 Data Science Cluster 选项卡，再选择名为 default-dsc 的 DataScienceCluster 对象。
   4. 选择 YAML 选项卡。

   5. 在 status.installedComponents 部分中，确认您安装的组件的状态为 true。

      注意

      如果组件显示 CR 的 spec.components 部分中的 component-name: {} 格式，则不会安装该组件。

3. 在 OpenShift AI 仪表板中，用户可以查看已安装的 OpenShift AI 组件列表、其相应的源（上游）组件以及安装的组件版本，如 查看已安装的 OpenShift AI 组件 中所述。