第 3 章 安装并部署 OpenShift AI

产品订阅

• 您必须有 Red Hat OpenShift AI Self-Managed 订阅。

• 如果要在红帽管理的云环境中安装 OpenShift AI Self-Managed，则需要订阅以下平台之一：

  • Amazon Web Services (AWS)或 Google Cloud Platform (GCP)上的 Red Hat OpenShift Dedicated
  • Red Hat OpenShift Service on Amazon Web Services (ROSA Classic)
  • 带有托管 control plane (ROSA HCP)的 Amazon Web Services 上的 Red Hat OpenShift Service

  • Microsoft Azure Red Hat OpenShift

    请联系您的红帽客户经理购买新的订阅。如果您还没有帐户管理器，请在 https://www.redhat.com/en/contact 中填写表单以请求一个。

集群管理员对 OpenShift 集群的访问权限

• 您必须有一个具有集群管理员访问权限的 OpenShift 集群。使用现有集群，或按照相关文档中的步骤创建集群：

  • OpenShift Container Platform 4.14 或更高版本： OpenShift Container Platform 安装概述
  • OpenShift Dedicated： 创建 OpenShift Dedicated 集群
  • ROSA Classic： 安装 ROSA 经典集群
  • ROSA HCP： 安装带有 HCP 集群的 ROSA
• 在安装 Operator 时，您的集群必须至少有 2 个 worker 节点，至少有 8 个 CPU 和 32 GiB RAM 用于 OpenShift AI。为确保 OpenShift AI 可用，除了最低要求外，还需要额外的集群资源。
• 要在单一节点 OpenShift 上使用 OpenShift AI，该节点必须至少有 32 个 CPU 和 128 GiB RAM。

• 您的集群配置了可动态置备的默认存储类。

  运行 oc get storageclass 命令确认配置了默认存储类。如果在名称旁边没有存储类及 （默认）， 请按照 OpenShift Container Platform 文档配置默认存储类： 更改默认存储类。有关动态置备的更多信息，请参阅动态置备。

• Open Data Hub 不能安装在集群中。

为 OpenShift 配置身份提供程序

• Red Hat OpenShift AI 使用与 Red Hat OpenShift Container Platform 相同的身份验证系统。有关 配置身份提供程序的更多信息，请参阅了解身份提供程序配置。
• 使用具有 cluster-admin 角色的用户访问集群；不允许 kubeadmin 用户。

互联网访问

• 除了互联网访问，必须在安装 OpenShift AI Self-managed 期间访问以下域：

  • cdn.redhat.com
  • subscription.rhn.redhat.com
  • registry.access.redhat.com
  • registry.redhat.io
  • quay.io

• 对于基于 CUDA 的镜像，必须访问以下域：

  • ngc.download.nvidia.cn
  • developer.download.nvidia.com

创建自定义命名空间

• 默认情况下，OpenShift AI 使用预定义的命名空间，但您可以根据需要为 operator 和 DSCI.applicationNamespace 定义自定义命名空间。OpenShift AI 创建的命名空间通常在其名称中包含 openshift 或 redhat。不要重命名这些系统命名空间，因为 OpenShift AI 需要它们才能正常工作。如果使用自定义命名空间，在安装 OpenShift AI Operator 之前，您必须创建并根据需要标记它们。

数据科学项目准备

• Data Science pipelines 2.0 包含 Argo 工作流的安装。如果一个现有 Argo 工作流安装没有在集群中的数据科学管道安装，则安装 OpenShift AI 后将禁用数据科学管道。在安装 OpenShift AI 前，请确保集群没有由数据科学管道安装的 Argo 工作流，或删除 Argo 工作流的独立安装。
• 您可以将管道工件存储在 S3 兼容对象存储桶中，以便不使用本地存储。要做到这一点，您必须首先对存储帐户上的 S3 存储桶配置写入访问权限。

安装 KServe 依赖项

• 要支持 KServe 组件（由 single-model 服务平台用来为大型模型提供服务），还必须为 Red Hat OpenShift Serverless 和 Red Hat OpenShift Service Mesh 安装 Operator 并执行额外的配置。如需更多信息 ，请参阅关于单模式服务平台。
• 如果要为 single-model 服务平台添加授权供应商，您必须安装 Red Hat - Authorino Operator。如需更多信息，请参阅为 单模式服务平台添加授权供应商。

安装模型 registry 依赖项（技术预览功能）

• 要使用模型 registry 组件，还必须为 Red Hat Authorino、Red Hat OpenShift Serverless 和 Red Hat OpenShift Service Mesh 安装 Operator。有关配置模型 registry 组件的更多信息，请参阅配置模型 registry 组件。

访问对象存储

• OpenShift AI 组件需要或可以使用 S3 兼容对象存储，如 AWS S3、MinIO、Ceph 或 IBM Cloud Storage。对象存储是一种数据存储机制，允许用户作为对象或文件访问其数据。S3 API 是基于 HTTP 访问对象存储服务的可识别标准。

• 以下组件需要对象存储：

  • 单一或多模式服务平台，以部署存储模型。请参阅 在单模式服务平台上部署 模型或使用多型号服务平台部署模型。
  • 数据科学管道、存储工件、日志和中间结果。请参阅配置管道服务器和 关于管道日志。

• 以下组件可以使用对象存储：

  • 工作台，用于访问大型数据集。请参阅在数据科学项目中添加连接。
  • 分布式工作负载，用于从和推送结果中提取输入数据。请参阅从数据科学管道运行分布式数据科学工作负载。
  • 管道中执行的代码。例如，要将生成的模型存储在对象存储中。请参阅 Jupyterlab 中的管道概述。