第 4 章 安装分布式工作负载组件

流程

1. 在 OpenShift 控制台中，点 Operators Installed Operators。
2. 搜索 Red Hat OpenShift AI Operator，然后点 Operator 名称以打开 Operator 详情页面。
3. 点 Data Science Cluster 选项卡。
4. 点默认实例名称（如 default-dsc）打开实例详情页面。
5. 点 YAML 选项卡显示实例规格。

6. 启用所需的分布式工作负载组件。在 spec.components 部分中，为所需组件正确设置 managementState 字段：

   • 如果要使用 CodeFlare 框架调优模型，请启用 codeflare、kue 和 ray 组件。
   • 如果要使用 Kubeflow Training Operator 调优模型，请启用 kue 和 trainingoperator 组件。
   • 所需的组件列表取决于分布式工作负载是否从管道或笔记本运行，如下表所示。
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   表 4.1. 分布式工作负载所需的组件

   组件	仅限管道	仅限笔记本	Pipelines 和笔记本
   codeflare	受管	受管	受管
   dashboard	受管	受管	受管
   Datasciencepipelines	受管	删除	受管
   kueue	受管	受管	受管
   ray	受管	受管	受管
   trainingoperator	受管	受管	受管
   工作台	删除	受管	受管

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7. 点击 Save。片刻后，处于 Managed 状态的组件已就绪。

1. 在 OpenShift 控制台中，从 Project 列表中选择 redhat-ods-applications。
2. 点 Workloads Deployments。

3. 搜索 codeflare-operator-manager、kubeflow- training-operator、kuberay-operator 和 kueue-controller-manager 部署。在每个情形中，按如下所示检查状态：

   1. 单击部署名称以打开部署详情页面。
   2. 点 Pods 选项卡。

   3. 检查 pod 状态。

      当 codeflare-operator-manager- <pod-id&gt; , kubeflow- training-operator- <pod-id > , kuberay-operator- &lt;pod-id&gt; , 和 kue-controller-manager-manager- <pod-id > pod 的状态为 Running 时，pod 就可以使用。

   4. 要查看每个 pod 的更多信息，请点 pod 名称以打开 pod 详情页面，然后点 Logs 选项卡。