logo
Alauda AI
English
Русский
English
Русский
logo
Alauda AI
Навигация

Обзор

Введение
Быстрый старт
Примечания к выпуску

Установка

Предварительная настройка
Установка Alauda AI Essentials
Установка Alauda AI

Обновление

Обновление с AI 1.3

Удаление

Удаление

Управление инфраструктурой

Управление устройствами

О Alauda Build of Hami
О плагине устройства NVIDIA GPU от Alauda Build

Мультиарендность

Руководства

Управление пространствами имён

Рабочее пространство

Обзор

Введение
Установка
Обновление

Как сделать

Создание WorkspaceKind
Создание Workbench

Развертывание модели и вывод

Обзор

Введение
Features

Сервис вывода

Введение

Руководства

Inference Service

Как сделать

Extend Inference Runtimes
Configure External Access for Inference Services
Configure Scaling for Inference Services

Устранение неполадок

Проблемы с таймаутами сервиса инференса при использовании MLServer Runtime
Служба инференса не переходит в состояние Running

Управление моделями

Введение

Руководства

Model Repository

Мониторинг и операции

Обзор

Введение
Features Overview

Ведение журналов и трассировка

Введение

Руководства

Логирование

Мониторинг ресурсов

Введение

Руководства

Мониторинг ресурсов

Справочник API

Введение

Kubernetes APIs

Inference Service APIs

ClusterServingRuntime [serving.kserve.io/v1alpha1]
InferenceService [serving.kserve.io/v1beta1]

Workbench APIs

Workspace Kind [kubeflow.org/v1beta1]
Workspace [kubeflow.org/v1beta1]

Manage APIs

AmlNamespace [manage.aml.dev/v1alpha1]

Operator APIs

AmlCluster [amlclusters.aml.dev/v1alpha1]
Глоссарий
Предыдущая страницаКак сделать
Следующая страницаСоздание Workbench

#Создание WorkspaceKind

#Содержание

#Предварительные требования

  • Убедитесь, что вы являетесь Cluster Admin.
  • Убедитесь, что у вас настроен и подключен к кластеру kubectl.
  • Убедитесь, что вы создали SA.

#Процедура

#Создание SA

Создайте файл workbench-sa-with-rolebinding.yaml со следующим содержимым и выполните команду kubectl apply -f workbench-sa-with-rolebinding.yaml для создания service account, используемой экземплярами workbench в namespace.

DETAILS
apiVersion: v1
kind: ServiceAccount
metadata:
  name: workbench-editor
  namespace: NAMESPACE_NAME
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: workbench-sa-binding
subjects:
- kind: ServiceAccount
  name: workbench-editor
  namespace: NAMESPACE_NAME
roleRef:
  kind: ClusterRole
  name: aml-namespace-editor
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  1. NAMESPACE_NAME должен совпадать с namespace, в котором создан workbench.
  2. То же, что и выше.

#Создание WorkspaceKind с помощью CLI

WARNING
  • При использовании jupyterlab_v1beta1_workspacekind.yaml измените CLUSTER_NAME в NB_FREIX на имя целевого кластера, в котором будет создан WorkspaceKind.

  • При создании WorkspaceKind URL образа должен быть изменён на актуальный для текущего локального кластера !!!

  • Сохраните файл codeserver_v1beta1_workspacekind.yaml и выполните команду:

    kubectl apply -f codeserver_v1beta1_workspacekind.yaml
  • Сохраните файл jupyterlab_v1beta1_workspacekind.yaml и выполните команду:

    kubectl apply -f jupyterlab_v1beta1_workspacekind.yaml