• Русский
  • Установка Alauda AI

    В кластере, где будет использоваться Alauda AI, необходимо развернуть следующие два оператора:

    1. Alauda AI Operator

    Alauda AI Operator — это основной механизм, обеспечивающий работу продуктов Alauda AI. Он сосредоточен на двух ключевых функциях: управлении моделями и сервисах инференса, и предоставляет гибкую платформу, которую можно легко расширять.

    1. Alauda AI Model Serving Operator

    Alauda AI Model Serving Operator предоставляет бессерверный инференс моделей.

    INFO

    В процессе развертывания Alauda AI Alauda AI Model Serving Operator будет развернут автоматически, без необходимости ручных действий или изменения конфигурации.

    Загрузка

    INFO

    Вы можете скачать 'Alauda AI' и 'Alauda AI Model Serving' из Marketplace на сайте Customer Portal. Выполните следующие шаги:

    1. Скачайте приложение с именем "AI".
    2. Распакуйте скачанный файл, чтобы получить пакеты aml-operator.xxx.tgz и kserveless-operator.xxx.tgz.

    Загрузка

    Нам необходимо загрузить в кластер, где будет использоваться Alauda AI, как Alauda AI, так и Alauda AI Model Serving.

    Скачивание инструмента violet

    Сначала необходимо скачать инструмент violet, если он отсутствует на машине.

    Войдите в Web Console и переключитесь в представление Administrator:

    1. Нажмите Marketplace / Upload Packages.
    2. Нажмите Download Packaging and Listing Tool.
    3. Найдите подходящую ОС / архитектуру CPU в разделе Execution Environment.
    4. Нажмите Download, чтобы скачать инструмент violet.
    5. Выполните chmod +x ${PATH_TO_THE_VIOLET_TOOL}, чтобы сделать инструмент исполняемым.

    Загрузка пакета

    Сначала сохраните следующий сценарий в uploading-ai-cluster-packages.sh, а затем ознакомьтесь с комментариями ниже, чтобы обновить переменные окружения для настройки этого сценария.

    uploading-ai-cluster-packages.sh
    #!/usr/bin/env bash
    export PLATFORM_ADDRESS=https://platform-address  
    export PLATFORM_ADMIN_USER=<admin>
    export PLATFORM_ADMIN_PASSWORD=<admin-password>
    export CLUSTER=<cluster-name>
    
    export AI_CLUSTER_OPERATOR_NAME=<path-to-aml-operator-tarball>
    export KSERVELESS_OPERATOR_PKG_NAME=<path-to-kserveless-operator-tarball>
    
    VIOLET_EXTRA_ARGS=()
    IS_EXTERNAL_REGISTRY=
    
    # If the image registry type of destination cluster is not platform built-in (external private or public repository).
    # Additional configuration is required (uncomment following line):
    # IS_EXTERNAL_REGISTRY=true
    if [[ "${IS_EXTERNAL_REGISTRY}" == "true" ]]; then
        REGISTRY_URL=<external-registry-url>
        REGISTRY_USERNAME=<registry-username>
        REGISTRY_PASSWORD=<registry-password>
    
        VIOLET_EXTRA_ARGS+=(
            --dst-repo "${REGISTRY_ADDRESS}"
            --username "${REGISTRY_USERNAME}"
            --password "${REGISTRY_PASSWORD}"
        )
    fi
    
    # Push **Alauda AI Cluster** operator package to destination cluster
    violet push \
        ${AI_CLUSTER_OPERATOR_NAME} \
        --platform-address=${PLATFORM_ADDRESS} \
        --platform-username=${PLATFORM_ADMIN_USER} \
        --platform-password=${PLATFORM_ADMIN_PASSWORD} \
        --clusters=${CLUSTER} \
        ${VIOLET_EXTRA_ARGS[@]}
    
    # Push **KServeless** operator package to destination cluster
    violet push \
        ${KSERVELESS_OPERATOR_PKG_NAME} \
        --platform-address=${PLATFORM_ADDRESS} \
        --platform-username=${PLATFORM_ADMIN_USER} \
        --platform-password=${PLATFORM_ADMIN_PASSWORD} \
        --clusters=${CLUSTER} \
        ${VIOLET_EXTRA_ARGS[@]}
    1. ${PLATFORM_ADDRESS} — адрес вашей платформы ACP.
    2. ${PLATFORM_ADMIN_USER} — имя пользователя администратора платформы ACP.
    3. ${PLATFORM_ADMIN_PASSWORD} — пароль администратора платформы ACP.
    4. ${CLUSTER} — имя кластера, в который нужно установить компоненты Alauda AI.
    5. ${AI_CLUSTER_OPERATOR_NAME} — путь к архиву пакета Alauda AI Cluster Operator.
    6. ${KSERVELESS_OPERATOR_PKG_NAME} — путь к архиву пакета KServeless Operator.
    7. ${REGISTRY_ADDRESS} — адрес внешнего registry.
    8. ${REGISTRY_USERNAME} — имя пользователя внешнего registry.
    9. ${REGISTRY_PASSWORD} — пароль внешнего registry.

    После настройки выполните сценарий с помощью bash ./uploading-ai-cluster-packages.sh, чтобы загрузить оба оператора: Alauda AI и Alauda AI Model Serving.

    Установка Alauda AI Operator

    Процедура

    В представлении Administrator:

    1. Нажмите Marketplace / OperatorHub.

    2. В верхней части консоли в раскрывающемся списке Cluster выберите целевой кластер, в который вы хотите установить Alauda AI.

    3. Выберите Alauda AI, затем нажмите Install.

      Откроется окно Install Alauda AI.

    4. Затем в окне Install Alauda AI.

    5. Оставьте Channel без изменений.

    6. Проверьте, что Version соответствует версии Alauda AI, которую вы хотите установить.

    7. Оставьте Installation Location без изменений; по умолчанию должно быть aml-operator.

    8. Для Upgrade Strategy выберите Manual.

    9. Нажмите Install.

    Проверка

    Убедитесь, что плитка Alauda AI показывает одно из следующих состояний:

    • Installing: установка выполняется; дождитесь, пока состояние изменится на Installed.
    • Installed: установка завершена.

    Создание экземпляра Alauda AI

    После установки Alauda AI Operator вы можете создать экземпляр Alauda AI.

    Процедура

    В представлении Administrator:

    1. Нажмите Marketplace / OperatorHub.

    2. В верхней части консоли в раскрывающемся списке Cluster выберите целевой кластер, в который вы хотите установить Alauda AI Operator.

    3. Выберите Alauda AI, затем нажмите Click.

    4. На странице Alauda AI нажмите вкладку All Instances.

    5. Нажмите Create.

      Откроется окно Select Instance Type.

    6. Найдите плитку AmlCluster в окне Select Instance Type, затем нажмите Create.

      Откроется форма Create AmlCluster.

    7. Оставьте default без изменений для Name.

    8. Выберите Deploy Flavor из раскрывающегося списка:

      1. single-node для развертываний без HA.
      2. ha-cluster для HA-развертываний (рекомендуется для production).
    9. Для Knative Serving Mode выберите Managed.

    10. Для KServe Mode выберите Managed.

    11. Введите допустимый домен в поле Domain.

      INFO

      Этот домен используется ingress gateway для публикации сервисов model serving. Скорее всего, вам потребуется использовать wildcard-имя, например *.example.com.

      Вы можете указать следующие типы сертификатов, обновив поле Domain Certificate Type:

      • Provided
      • SelfSigned
      • ACPDefaultIngress

      По умолчанию конфигурация использует тип сертификата SelfSigned для защиты ingress-трафика к вашему кластеру, сертификат хранится в секрете knative-serving-cert, который указан в поле Domain Certificate Secret.

      Чтобы использовать сертификат, предоставленный вами, сохраните secret сертификата в namespace istio-system, затем обновите значение поля Domain Certificate Secret и измените значение поля Domain Certificate Secret на Provided.

    12. В разделе Gitlab:

      1. Введите URL самоуправляемого Gitlab в поле Base URL.
      2. Введите cpaas-system в поле Admin Token Secret Namespace.
      3. Введите aml-gitlab-admin-token в поле Admin Token Secret Name.
    13. В разделе MySQL:

      1. Введите address экземпляра MySQL в поле Host.
      2. Введите port экземпляра MySQL в поле Port (по умолчанию: 3306).
      3. Введите user для подключения к экземпляру MySQL в поле Username.
      4. Введите database, который будет использоваться для Alauda AI, в поле Database (по умолчанию: aml).
      5. Выберите namespace секрета пароля для user в поле Password Secret Namespace.
      6. Введите имя секрета пароля для user в поле Password Secret Name.
      INFO

      О правах пользователя MySQL

      • user для экземпляра MySQL должен иметь права DDL.
      • Рекомендуется создать database и предоставить user доступ к database.
      • Если database не создана, то user требуются права CREATE DATABASE для создания database.
    14. Проверьте приведенные выше настройки и затем нажмите Create.

    Проверка

    Проверьте поле состояния ресурса AmlCluster, который называется default:

    kubectl get amlcluster default

    Должно возвращать Ready:

    NAME      READY   REASON
    default   True    Succeeded

    Теперь основные возможности Alauda AI успешно развернуты. Если вы хотите быстро познакомиться с продуктом, обратитесь к Quick Start.

    Замена службы GitLab после установки

    Если после установки вы хотите заменить службу GitLab, выполните следующие шаги:

    1. Переconfigure GitLab Service Ознакомьтесь с Pre-installation Configuration и повторно выполните эти шаги.

    2. Обновите экземпляр Alauda AI

      • В представлении Administrator перейдите в Marketplace > OperatorHub
      • В раскрывающемся списке Cluster выберите целевой кластер
      • Выберите Alauda AI и нажмите вкладку All Instances
      • Найдите экземпляр 'default' и нажмите Update
    3. Измените конфигурацию GitLab В форме Update default:

      • Найдите раздел GitLab
      • Введите:
        • Base URL: URL вашего нового экземпляра GitLab
        • Admin Token Secret Namespace: cpaas-system
        • Admin Token Secret Name: aml-gitlab-admin-token
    4. Перезапустите компоненты Перезапустите deployment aml-controller в namespace kubeflow.

    5. Обновите данные платформы В представлении управления Alauda AI повторно выполните управление всеми namespace.

      • В представлении Alauda AI перейдите из Business View в представление Admin
      • На странице Namespace Management удалите все существующие управляемые namespace
      • Используйте "Managed Namespace", чтобы добавить namespace, которым требуется интеграция с Alauda AI
        INFO

        Исходные модели не будут перенесены автоматически Продолжайте использовать эти модели:

        • Воссоздайте и загрузите повторно в новый GitLab OR
        • Вручную перенесите файлы моделей в новый repository