Русский

Установка Alauda AI

Alauda AI теперь предлагает гибкие варианты развертывания. Начиная с версии Alauda AI 1.4, функция Serverless является опциональной, что позволяет упростить установку, если она не требуется.

Для начала необходимо развернуть Alauda AI Operator. Это основной движок для всех продуктов Alauda AI. По умолчанию он использует режим KServe Raw Deployment для inference-бэкенда, который особенно рекомендуется для ресурсоёмких генеративных нагрузок. Этот режим обеспечивает простой способ развертывания моделей и предлагает надёжные, настраиваемые возможности развертывания, используя базовые функции Kubernetes.

Если в вашем сценарии требуется функциональность Serverless, которая позволяет использовать расширенные возможности, такие как масштабирование до нуля по требованию для оптимизации затрат, вы можете дополнительно установить Alauda AI Model Serving Operator. Этот оператор не входит в стандартную установку и может быть добавлен в любое время для включения функциональности Serverless.

INFO

Рекомендуемый вариант развертывания: Для генеративных inference-нагрузок рекомендуется подход Raw Kubernetes Deployment, так как он обеспечивает максимальный контроль над распределением ресурсов и масштабированием.

Содержание

Загрузка

Компоненты оператора:

Alauda AI Operator

Alauda AI Operator — основной движок, обеспечивающий работу продуктов Alauda AI. Он сосредоточен на двух ключевых функциях: управлении моделями и inference-сервисах, предоставляя гибкую платформу, которую легко расширять.

Пакет для загрузки: aml-operator.xxx.tgz
Alauda AI Model Serving Operator

Alauda AI Model Serving Operator обеспечивает serverless inference моделей.

Пакет для загрузки: kserveless-operator.xxx.tgz

INFO

Вы можете скачать приложения с названиями 'Alauda AI' и 'Alauda AI Model Serving' из Marketplace на сайте Customer Portal.

Загрузка в кластер

Необходимо загрузить оба пакета — Alauda AI и Alauda AI Model Serving — в кластер, где будет использоваться Alauda AI.

Загрузка инструмента violet

Сначала нужно скачать инструмент violet, если он отсутствует на вашей машине.

Войдите в Web Console и переключитесь в режим Administrator:

Нажмите Marketplace / Upload Packages.
Нажмите Download Packaging and Listing Tool.
Выберите подходящую ОС / архитектуру CPU в разделе Execution Environment.
Нажмите Download для загрузки инструмента violet.
Выполните chmod +x ${PATH_TO_THE_VIOLET_TOOL}, чтобы сделать инструмент исполняемым.

Загрузка пакетов

Сохраните следующий скрипт в файл uploading-ai-cluster-packages.sh, затем ознакомьтесь с комментариями ниже для настройки переменных окружения.

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=

# Если тип реестра образов целевого кластера не является встроенным в платформу (внешний приватный или публичный репозиторий).
# Требуется дополнительная настройка (раскомментируйте следующую строку):
# IS_EXTERNAL_REGISTRY=true
if [[ "${IS_EXTERNAL_REGISTRY}" == "true" ]]; then
    REGISTRY_ADDRESS=<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

# Отправка пакета оператора **Alauda AI Cluster** в целевой кластер
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[@]}

# Отправка пакета оператора **KServeless** в целевой кластер
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[@]}

${PLATFORM_ADDRESS} — адрес вашей платформы ACP.
${PLATFORM_ADMIN_USER} — имя пользователя администратора платформы ACP.
${PLATFORM_ADMIN_PASSWORD} — пароль администратора платформы ACP.
${CLUSTER} — имя кластера, в который устанавливаются компоненты Alauda AI.
${AI_CLUSTER_OPERATOR_NAME} — путь к tarball пакету оператора Alauda AI Cluster.
${KSERVELESS_OPERATOR_PKG_NAME} — путь к tarball пакету оператора KServeless.
${REGISTRY_ADDRESS} — адрес внешнего реестра.
${REGISTRY_USERNAME} — имя пользователя внешнего реестра.
${REGISTRY_PASSWORD} — пароль внешнего реестра.

После настройки выполните скрипт командой bash ./uploading-ai-cluster-packages.sh для загрузки операторов Alauda AI и Alauda AI Model Serving.

Установка Alauda AI Operator

Процедура

В режиме Administrator:

Нажмите Marketplace / OperatorHub.
В верхней части консоли в выпадающем списке Cluster выберите целевой кластер для установки Alauda AI.
Выберите Alauda AI, затем нажмите Install.

Появится окно Install Alauda AI.
В окне Install Alauda AI:
Оставьте Channel без изменений.
Проверьте, что Version соответствует версии Alauda AI, которую вы хотите установить.
Оставьте Installation Location без изменений, по умолчанию это aml-operator.
Выберите Manual для Upgrade Strategy.
Нажмите Install.

Проверка

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

Installing: установка в процессе; дождитесь изменения на Installed.
Installed: установка завершена.

Создание экземпляра Alauda AI

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

Процедура

В режиме Administrator:

Нажмите Marketplace / OperatorHub.
В верхней части консоли в выпадающем списке Cluster выберите целевой кластер, куда установлен Alauda AI Operator.
Выберите Alauda AI, затем нажмите.
На странице Alauda AI перейдите на вкладку All Instances.
Нажмите Create.

Появится окно Select Instance Type.
Найдите плитку AmlCluster в окне Select Instance Type и нажмите Create.

Появится форма Create AmlCluster.
Оставьте default без изменений в поле Name.
Выберите Deploy Flavor из выпадающего списка:
1. single-node для развертываний без HA.
2. ha-cluster для HA-кластеров (Рекомендуется для продакшена).
Установите KServe Mode в значение Managed.
Введите действительный домен в поле Domain.
INFO
Этот домен используется ingress gateway для экспонирования сервисов model serving. Обычно рекомендуется использовать wildcard-домен, например *.example.com.
Вы можете указать следующие типы сертификатов, обновив поле Domain Certificate Type:
- Provided
- SelfSigned
- ACPDefaultIngress
По умолчанию используется сертификат типа SelfSigned для защиты ingress-трафика к вашему кластеру, сертификат хранится в секрете knative-serving-cert, указанном в поле Domain Certificate Secret.
Чтобы использовать собственный сертификат, сохраните секрет сертификата в namespace istio-system, затем обновите значение поля Domain Certificate Secret и измените тип сертификата на Provided.
В разделе Serverless Configuration установите Knative Serving Provider в значение Operator; остальные параметры оставьте пустыми.
В разделе Gitlab:
1. Введите URL вашего self-hosted 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.
Проверьте настройки и нажмите Create.

Проверка

Проверьте статус ресурса AmlCluster с именем default:

kubectl get amlcluster default

Должен вернуть Ready:

NAME      READY   REASON
default   True    Succeeded

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

Включение функциональности Serverless

Функциональность Serverless является опциональной и требует установки дополнительного оператора и создания экземпляра.

1. Установка Alauda AI Model Serving Operator

Предварительные требования

Функциональность Serverless зависит от Istio Gateway для сетевого взаимодействия. Пожалуйста, сначала установите Service Mesh, следуя документации.

Процедура

В режиме Administrator:

Нажмите Marketplace / OperatorHub.
В верхней части консоли в выпадающем списке Cluster выберите целевой кластер для установки.
Выберите Alauda AI Model Serving, затем нажмите Install.

Появится окно Install Alauda AI Model Serving.
В окне Install Alauda AI Model Serving:
Оставьте Channel без изменений.
Проверьте, что Version соответствует версии Alauda AI Model Serving, которую вы хотите установить.
Оставьте Installation Location без изменений, по умолчанию это kserveless-operator.
Выберите Manual для Upgrade Strategy.
Нажмите Install.

Проверка

Убедитесь, что плитка Alauda AI Model Serving отображает одно из следующих состояний:

Installing: установка в процессе; дождитесь изменения на Installed.
Installed: установка завершена.

2. Создание экземпляра Alauda AI Model Serving

После установки Alauda AI Model Serving Operator вы можете создать экземпляр двумя способами:

Автоматическое создание (рекомендуется)

Экземпляр может быть автоматически создан и управляться AmlCluster путём редактирования его параметров.

В режиме Administrator:

Нажмите Marketplace / OperatorHub.
В верхней части консоли в выпадающем списке Cluster выберите кластер, где ранее был установлен AmlCluster.
Выберите Alauda AI, затем нажмите.
На странице Alauda AI перейдите на вкладку All Instances.
Нажмите на имя default.
В выпадающем списке Actions выберите обновление.

Появится форма update default.
В разделе Serverless Configuration:
1. Установите Knative Serving Provider в Legacy.
2. Установите BuiltIn Knative Serving в Managed.
Остальные параметры оставьте без изменений. Нажмите Update.

Ручное создание и интеграция

Вы можете вручную создать экземпляр KnativeServing (knativeservings.components.aml.dev).

В режиме Administrator:

Нажмите Marketplace / OperatorHub.
В верхней части консоли в выпадающем списке Cluster выберите целевой кластер для установки.
Выберите Alauda AI Model Serving, затем нажмите.
На странице Alauda AI Model Serving перейдите на вкладку All Instances.
Нажмите Create.

Появится окно Select Instance Type.
Найдите плитку KnativeServing в окне Select Instance Type и нажмите Create.

Появится форма Create KnativeServing.
Оставьте default-knative-serving без изменений в поле Name.
Оставьте knative-serving без изменений в поле Knative Serving Namespace.
В разделе Ingress Gateway настройте следующее:
1. Установите Ingress Gateway Istio Revision в значение, соответствующее вашей версии Istio (например, 1-22).
2. Введите действительный домен в поле Domain.
3. Установите соответствующий Domain Certificate Type.
INFO
Подробнее о настройке домена и типа сертификата смотрите в соответствующем разделе.
В разделе Values настройте следующее:
1. Выберите Deploy Flavor из выпадающего списка:
  1. single-node для развертываний без HA.
  2. ha-cluster для HA-кластеров (Рекомендуется для продакшена).
2. Установите Global Registry Address в соответствии с вашим кластером.
  
  Адрес приватного реестра вашего кластера можно найти следующим образом:
  1. В Web Console перейдите в Administrator / Clusters.
  2. Выберите нужный кластер.
  3. На вкладке Overview найдите значение Private Registry address в разделе Basic Info.

Настройте экземпляр AmlCluster для интеграции с экземпляром KnativeServing.

В окне обновления экземпляра AmlCluster заполните необходимые параметры в разделе Serverless Configuration.

INFO

После первоначальной установки будет установлено только значение Knative Serving Provider в Operator. Теперь необходимо указать значения для следующих параметров:

APIVersion: components.aml.dev/v1alpha1
Kind: KnativeServing
Name: default-knative-serving
Оставьте поле Namespace пустым.

Замена GitLab Service после установки

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

Переконфигурируйте GitLab Service
Обратитесь к разделу Pre-installation Configuration и повторно выполните его шаги.
Обновите экземпляр Alauda AI
- В режиме Administrator перейдите в Marketplace > OperatorHub
- В выпадающем списке Cluster выберите целевой кластер
- Выберите Alauda AI и перейдите на вкладку All Instances
- Найдите экземпляр с именем 'default' и нажмите Update
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
Перезапустите компоненты
Перезапустите deployment aml-controller в namespace kubeflow.
Обновите данные платформы
В режиме управления Alauda AI повторно управляйте всеми namespace.
- В режиме Alauda AI перейдите в режим Admin из Business View
- На странице Namespace Management удалите все существующие управляемые namespace
- Используйте "Managed Namespace" для добавления namespace, требующих интеграции с Alauda AI
  INFO
  Исходные модели не будут мигрированы автоматически. Чтобы продолжить использовать эти модели:
  - Воссоздайте и загрузите их заново в новый GitLab ИЛИ
  - Вручную перенесите файлы моделей в новый репозиторий

Установка Alauda AI

INFO

Содержание

Загрузка

Компоненты оператора:

Alauda AI Operator

Alauda AI Operator — основной движок, обеспечивающий работу продуктов Alauda AI. Он сосредоточен на двух ключевых функциях: управлении моделями и inference-сервисах, предоставляя гибкую платформу, которую легко расширять.

Пакет для загрузки: aml-operator.xxx.tgz
Alauda AI Model Serving Operator

Alauda AI Model Serving Operator обеспечивает serverless inference моделей.

Пакет для загрузки: kserveless-operator.xxx.tgz

INFO

Вы можете скачать приложения с названиями 'Alauda AI' и 'Alauda AI Model Serving' из Marketplace на сайте Customer Portal.

Загрузка в кластер

Необходимо загрузить оба пакета — Alauda AI и Alauda AI Model Serving — в кластер, где будет использоваться Alauda AI.

Загрузка инструмента violet

Сначала нужно скачать инструмент violet, если он отсутствует на вашей машине.

Войдите в Web Console и переключитесь в режим Administrator:

Нажмите Marketplace / Upload Packages.
Нажмите Download Packaging and Listing Tool.
Выберите подходящую ОС / архитектуру CPU в разделе Execution Environment.
Нажмите Download для загрузки инструмента violet.
Выполните chmod +x ${PATH_TO_THE_VIOLET_TOOL}, чтобы сделать инструмент исполняемым.

Загрузка пакетов

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=

# Если тип реестра образов целевого кластера не является встроенным в платформу (внешний приватный или публичный репозиторий).
# Требуется дополнительная настройка (раскомментируйте следующую строку):
# IS_EXTERNAL_REGISTRY=true
if [[ "${IS_EXTERNAL_REGISTRY}" == "true" ]]; then
    REGISTRY_ADDRESS=<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

# Отправка пакета оператора **Alauda AI Cluster** в целевой кластер
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[@]}

# Отправка пакета оператора **KServeless** в целевой кластер
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[@]}

${PLATFORM_ADDRESS} — адрес вашей платформы ACP.
${PLATFORM_ADMIN_USER} — имя пользователя администратора платформы ACP.
${PLATFORM_ADMIN_PASSWORD} — пароль администратора платформы ACP.
${CLUSTER} — имя кластера, в который устанавливаются компоненты Alauda AI.
${AI_CLUSTER_OPERATOR_NAME} — путь к tarball пакету оператора Alauda AI Cluster.
${KSERVELESS_OPERATOR_PKG_NAME} — путь к tarball пакету оператора KServeless.
${REGISTRY_ADDRESS} — адрес внешнего реестра.
${REGISTRY_USERNAME} — имя пользователя внешнего реестра.
${REGISTRY_PASSWORD} — пароль внешнего реестра.

Установка Alauda AI Operator

Процедура

В режиме Administrator:

Нажмите Marketplace / OperatorHub.
В верхней части консоли в выпадающем списке Cluster выберите целевой кластер для установки Alauda AI.
Выберите Alauda AI, затем нажмите Install.

Появится окно Install Alauda AI.
В окне Install Alauda AI:
Оставьте Channel без изменений.
Проверьте, что Version соответствует версии Alauda AI, которую вы хотите установить.
Оставьте Installation Location без изменений, по умолчанию это aml-operator.
Выберите Manual для Upgrade Strategy.
Нажмите Install.

Проверка

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

Installing: установка в процессе; дождитесь изменения на Installed.
Installed: установка завершена.

Создание экземпляра Alauda AI

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

Процедура

В режиме Administrator:

Нажмите Marketplace / OperatorHub.
В верхней части консоли в выпадающем списке Cluster выберите целевой кластер, куда установлен Alauda AI Operator.
Выберите Alauda AI, затем нажмите.
На странице Alauda AI перейдите на вкладку All Instances.
Нажмите Create.

Появится окно Select Instance Type.
Найдите плитку AmlCluster в окне Select Instance Type и нажмите Create.

Появится форма Create AmlCluster.
Оставьте default без изменений в поле Name.
Выберите Deploy Flavor из выпадающего списка:
1. single-node для развертываний без HA.
2. ha-cluster для HA-кластеров (Рекомендуется для продакшена).
Установите KServe Mode в значение Managed.
Введите действительный домен в поле Domain.
INFO
Этот домен используется ingress gateway для экспонирования сервисов model serving. Обычно рекомендуется использовать wildcard-домен, например *.example.com.
Вы можете указать следующие типы сертификатов, обновив поле Domain Certificate Type:
- Provided
- SelfSigned
- ACPDefaultIngress
По умолчанию используется сертификат типа SelfSigned для защиты ingress-трафика к вашему кластеру, сертификат хранится в секрете knative-serving-cert, указанном в поле Domain Certificate Secret.
Чтобы использовать собственный сертификат, сохраните секрет сертификата в namespace istio-system, затем обновите значение поля Domain Certificate Secret и измените тип сертификата на Provided.
В разделе Serverless Configuration установите Knative Serving Provider в значение Operator; остальные параметры оставьте пустыми.
В разделе Gitlab:
1. Введите URL вашего self-hosted 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.
Проверьте настройки и нажмите Create.

Проверка

Проверьте статус ресурса AmlCluster с именем default:

kubectl get amlcluster default

Должен вернуть Ready:

NAME      READY   REASON
default   True    Succeeded

Включение функциональности Serverless

1. Установка Alauda AI Model Serving Operator

Предварительные требования

Процедура

В режиме Administrator:

Нажмите Marketplace / OperatorHub.
В верхней части консоли в выпадающем списке Cluster выберите целевой кластер для установки.
Выберите Alauda AI Model Serving, затем нажмите Install.

Появится окно Install Alauda AI Model Serving.
В окне Install Alauda AI Model Serving:
Оставьте Channel без изменений.
Проверьте, что Version соответствует версии Alauda AI Model Serving, которую вы хотите установить.
Оставьте Installation Location без изменений, по умолчанию это kserveless-operator.
Выберите Manual для Upgrade Strategy.
Нажмите Install.

Проверка

Убедитесь, что плитка Alauda AI Model Serving отображает одно из следующих состояний:

Installing: установка в процессе; дождитесь изменения на Installed.
Installed: установка завершена.

2. Создание экземпляра Alauda AI Model Serving

После установки Alauda AI Model Serving Operator вы можете создать экземпляр двумя способами:

Автоматическое создание (рекомендуется)

Экземпляр может быть автоматически создан и управляться AmlCluster путём редактирования его параметров.

В режиме Administrator:

Нажмите Marketplace / OperatorHub.
В верхней части консоли в выпадающем списке Cluster выберите кластер, где ранее был установлен AmlCluster.
Выберите Alauda AI, затем нажмите.
На странице Alauda AI перейдите на вкладку All Instances.
Нажмите на имя default.
В выпадающем списке Actions выберите обновление.

Появится форма update default.
В разделе Serverless Configuration:
1. Установите Knative Serving Provider в Legacy.
2. Установите BuiltIn Knative Serving в Managed.
Остальные параметры оставьте без изменений. Нажмите Update.

Ручное создание и интеграция

Вы можете вручную создать экземпляр KnativeServing (knativeservings.components.aml.dev).

В режиме Administrator:

Нажмите Marketplace / OperatorHub.
В верхней части консоли в выпадающем списке Cluster выберите целевой кластер для установки.
Выберите Alauda AI Model Serving, затем нажмите.
На странице Alauda AI Model Serving перейдите на вкладку All Instances.
Нажмите Create.

Появится окно Select Instance Type.
Найдите плитку KnativeServing в окне Select Instance Type и нажмите Create.

Появится форма Create KnativeServing.
Оставьте default-knative-serving без изменений в поле Name.
Оставьте knative-serving без изменений в поле Knative Serving Namespace.
В разделе Ingress Gateway настройте следующее:
1. Установите Ingress Gateway Istio Revision в значение, соответствующее вашей версии Istio (например, 1-22).
2. Введите действительный домен в поле Domain.
3. Установите соответствующий Domain Certificate Type.
INFO
Подробнее о настройке домена и типа сертификата смотрите в соответствующем разделе.
В разделе Values настройте следующее:
1. Выберите Deploy Flavor из выпадающего списка:
  1. single-node для развертываний без HA.
  2. ha-cluster для HA-кластеров (Рекомендуется для продакшена).
2. Установите Global Registry Address в соответствии с вашим кластером.
  
  Адрес приватного реестра вашего кластера можно найти следующим образом:
  1. В Web Console перейдите в Administrator / Clusters.
  2. Выберите нужный кластер.
  3. На вкладке Overview найдите значение Private Registry address в разделе Basic Info.

Настройте экземпляр AmlCluster для интеграции с экземпляром KnativeServing.

В окне обновления экземпляра AmlCluster заполните необходимые параметры в разделе Serverless Configuration.

INFO

APIVersion: components.aml.dev/v1alpha1
Kind: KnativeServing
Name: default-knative-serving
Оставьте поле Namespace пустым.

Замена GitLab Service после установки

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

Переконфигурируйте GitLab Service
Обратитесь к разделу Pre-installation Configuration и повторно выполните его шаги.
Обновите экземпляр Alauda AI
- В режиме Administrator перейдите в Marketplace > OperatorHub
- В выпадающем списке Cluster выберите целевой кластер
- Выберите Alauda AI и перейдите на вкладку All Instances
- Найдите экземпляр с именем 'default' и нажмите Update
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
Перезапустите компоненты
Перезапустите deployment aml-controller в namespace kubeflow.
Обновите данные платформы
В режиме управления Alauda AI повторно управляйте всеми namespace.
- В режиме Alauda AI перейдите в режим Admin из Business View
- На странице Namespace Management удалите все существующие управляемые namespace
- Используйте "Managed Namespace" для добавления namespace, требующих интеграции с Alauda AI
  INFO
  Исходные модели не будут мигрированы автоматически. Чтобы продолжить использовать эти модели:
  - Воссоздайте и загрузите их заново в новый GitLab ИЛИ
  - Вручную перенесите файлы моделей в новый репозиторий

Руководства

Руководства

Как сделать

Устранение неполадок

Руководства

Руководства

Руководства

Inference Service APIs

Workbench APIs

Manage APIs

Operator APIs

#Установка Alauda AI

#Содержание

#Загрузка

#Загрузка в кластер

#Загрузка инструмента violet

#Загрузка пакетов

#Установка Alauda AI Operator

#Процедура

#Проверка

#Создание экземпляра Alauda AI

#Процедура

#Проверка

#Включение функциональности Serverless

#1. Установка Alauda AI Model Serving Operator

#Предварительные требования

#Процедура

#Проверка

#2. Создание экземпляра Alauda AI Model Serving

#Автоматическое создание (рекомендуется)

#Ручное создание и интеграция

#Замена GitLab Service после установки

#Установка Alauda AI

#Содержание

#Загрузка

#Загрузка в кластер

#Загрузка инструмента violet

#Загрузка пакетов

#Установка Alauda AI Operator

#Процедура

#Проверка

#Создание экземпляра Alauda AI

#Процедура

#Проверка

#Включение функциональности Serverless

#1. Установка Alauda AI Model Serving Operator

#Предварительные требования

#Процедура

#Проверка

#2. Создание экземпляра Alauda AI Model Serving

#Автоматическое создание (рекомендуется)

#Ручное создание и интеграция

#Замена GitLab Service после установки

Установка Alauda AI

Содержание

Загрузка

Загрузка в кластер

Загрузка инструмента violet

Загрузка пакетов

Установка Alauda AI Operator

Процедура

Проверка

Создание экземпляра Alauda AI

Процедура

Проверка

Включение функциональности Serverless

1. Установка Alauda AI Model Serving Operator

Предварительные требования

Процедура

Проверка

2. Создание экземпляра Alauda AI Model Serving

Автоматическое создание (рекомендуется)

Ручное создание и интеграция

Замена GitLab Service после установки

Установка Alauda AI

Содержание

Загрузка

Загрузка в кластер

Загрузка инструмента violet

Загрузка пакетов

Установка Alauda AI Operator

Процедура

Проверка

Создание экземпляра Alauda AI

Процедура

Проверка

Включение функциональности Serverless

1. Установка Alauda AI Model Serving Operator

Предварительные требования

Процедура

Проверка

2. Создание экземпляра Alauda AI Model Serving

Автоматическое создание (рекомендуется)

Ручное создание и интеграция

Замена GitLab Service после установки