#Верификация

В этой статье описывается, как проверить корректность установленной сборки Hami от Alauda и связанного мониторинга.

#Проверка Hami

1. Проверьте, есть ли на GPU-узле в управляющем узле бизнес-кластера доступные для выделения GPU-ресурсы.
   Выполните следующую команду:

   kubectl get node  ${nodeName} -o=jsonpath='{.status.allocatable}'
   # В выводе должно содержаться: "nvidia.com/gpualloc":"10" (конкретное значение зависит от количества GPU-карт и параметров установки)
2. Разверните демонстрационный экземпляр с использованием GPU.
   Проверьте, есть ли потребление ресурсов, связанных с GPU. Выполните следующую команду на GPU-узле бизнес-кластера:

   nvidia-smi pmon -s u -d 1

Если в полях sm и mem отображаются данные, GPU готов к работе. Вы можете начинать разработку GPU-приложений на GPU-узле.
Примечание: при развертывании GPU-приложений обязательно настройте следующие обязательные параметры:

spec:
  containers:
    - image: your-image
      imagePullPolicy: IfNotPresent
      name: gpu
      resources:
        limits:
          cpu: '2'
          memory: 4Gi
          nvidia.com/gpualloc: 1     # Запрос 1 физического GPU (обязательно)
          nvidia.com/gpucores: "50"  # Запрос 50% вычислительных ресурсов на GPU (необязательно)
          nvidia.com/gpumem: 8000    # Запрос 8000 МБ видеопамяти на GPU (необязательно)

#Проверка MonitorDashboard

После того как сервис HAMi vgpu проработает некоторое время, перейдите на страницу Administrator -> Operations Center -> Monitor -> Dashboards и переключитесь на панель HAMi GPU Monitoring в разделе Hami.
Вы увидите соответствующие данные на графиках.

#Проверка Hami-WebUI

После того как компоненты HAMi-WebUI проработают некоторое время, откройте в браузере адрес http://{IP-адрес узла бизнес-кластера}:NodePort.