安装 Red Hat OpenShift AI

多个 "IBM® Software Hub服务需要 "Red Hat OpenShift AI。如果计划安装使用 "Inference foundation models的服务，则必须安装 "Red Hat OpenShift AI来启动和服务模型。

安装阶段

设置客户工作站
设置集群
收集所需信息
准备在受限网络中运行安装程序
准备从专用容器注册表运行安装程序
为 "IBM Software Hub准备群集
准备安装 "IBM Software Hub实例
安装 "IBM Software Hub的实例
设置 "control plane
安装解决方案和服务

谁需要完成这项任务？

群集管理员群集管理员必须完成此任务。

您需要何时完成这项任务？

一次性设置如果计划安装一个或多个以下服务，请完成此任务：

IBM Knowledge Catalog Premium
IBM Knowledge Catalog Standard
watsonx.ai™
watsonx Assistant（需要使用 GPU 可选功能）
watsonx Code Assistant™
watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible® Lightspeed
watsonx Code Assistant for Z
watsonx Code Assistant for Z Code Explanation
watsonx™ Orchestrate

关于本任务

该任务中的命令为 "Red Hat OpenShift AI安装了支持 "IBM Software Hub服务所需的最少组件。

服务	Red Hat OpenShift AI
IBM Knowledge Catalog Premium	✓
IBM Knowledge Catalog Standard	✓
watsonx.ai	✓
watsonx Assistant	需要使用 GPU 可选功能。
watsonx Code Assistant	✓
watsonx Code Assistant for Red Hat Ansible Lightspeed	✓
watsonx Code Assistant for Z	✓
watsonx Code Assistant for Z Code Explanation	✓
watsonx Orchestrate	✓

使用下表确定需要安装的 Red Hat OpenShift AI 版本：

解除	Red Hat OpenShift AI
5.1.3 ( 2025 年 4 月）	版本 2.16
5.1.2 ( 2025 年 3 月）	版本 2.16
5.1.1 ( 2025 年 2 月）	版本 2.16
5.1.0 ( 2024 年 12 月）	版本 2.13

过程

以群集管理员身份登录 "Red Hat OpenShift Container Platform。
```
${OC_LOGIN}
```
记住："OC_LOGIN是 "oc login命令的别名。

创建 "redhat-ods-operator项目：

oc new-project redhat-ods-operator

命令返回以下响应：

namespace/redhat-ods-operator created

在 redhat-ods-operator 项目中创建 rhods-operator 操作员组：

cat <<EOF |oc apply -f -
apiVersion: operators.coreos.com/v1
kind: OperatorGroup
metadata:
  name: rhods-operator
  namespace: redhat-ods-operator
EOF

命令返回以下响应：

operatorgroup.operators.coreos.com/rhods-operator created

根据安装的 Red Hat OpenShift AI 版本设置 CHANNEL_VERSION 环境变量：
版本 2.13
```
export CHANNEL_VERSION=stable-2.13
```
版本 2.16
```
export CHANNEL_VERSION=stable-2.16
```

在 redhat-ods-operator 项目中创建 rhods-operator 操作员订阅：

cat <<EOF |oc apply -f -
apiVersion: operators.coreos.com/v1alpha1
kind: Subscription
metadata:
  name: rhods-operator
  namespace: redhat-ods-operator
spec:
  name: rhods-operator
  channel: ${CHANNEL_VERSION}
  source: redhat-operators
  sourceNamespace: openshift-marketplace
  config:
     env:
        - name: "DISABLE_DSC_CONFIG"
EOF

命令返回以下响应：

subscription.operators.coreos.com/rhods-operator created

检查 redhat-ods-operator 项目中 rhods-operator-* pod 的状态：

oc get pods -n redhat-ods-operator

确认 pod 为 "Running。命令返回的响应格式如下：

NAME                              READY   STATUS    RESTARTS   AGE
rhods-operator-56c85d44c9-vtk74   1/1     Running   0          3h57m

在 "redhat-ods-monitoring项目中创建名为 "default-dsci的 DSC 初始化（DSCInitialization）对象：

cat <<EOF |oc apply -f -
apiVersion: dscinitialization.opendatahub.io/v1
kind: DSCInitialization
metadata:
  name: default-dsci
spec:
  applicationsNamespace: redhat-ods-applications
  monitoring:
    managementState: Managed
    namespace: redhat-ods-monitoring
  serviceMesh:
    managementState: Removed
  trustedCABundle:
    managementState: Managed
    customCABundle: ""
EOF

检查 DSC 初始化（DSCInitialization）对象的阶段：
```
oc get dscinitialization
```
确认对象为 "Ready。命令返回的响应格式如下：
```
NAME           AGE     PHASE
default-dsci   4d18h   Ready
```

创建名为 default-dsc 的数据科学群集 (DataScienceCluster) 对象：

cat <<EOF |oc apply -f -
apiVersion: datasciencecluster.opendatahub.io/v1
kind: DataScienceCluster
metadata:
  name: default-dsc
spec:
  components:
    codeflare:
      managementState: Removed
    dashboard:
      managementState: Removed
    datasciencepipelines:
      managementState: Removed
    kserve:
      managementState: Managed
      defaultDeploymentMode: RawDeployment
      serving:
        managementState: Removed
        name: knative-serving
    kueue:
      managementState: Removed
    modelmeshserving:
      managementState: Removed
    ray:
      managementState: Removed
    trainingoperator:
      managementState: Managed
    trustyai:
      managementState: Removed
    workbenches:
      managementState: Removed
EOF

Red Hat OpenShift AI Operator安装并管理 "Managed所列的服务。未安装 "Removed的服务。

等待数据科学集群对象为 "Ready。
要检查对象的状态，请运行
```
oc get datasciencecluster default-dsc -o jsonpath='"{.status.phase}" {"\n"}'
```

确认 "redhat-ods-applications项目中以下 pod 的状态为 "Running

kserve-controller-manager-* 荚果
kubeflow-training-operator-* 荚果
odh-model-controller-* 荚果

oc get pods -n redhat-ods-applications

命令返回的响应格式如下：

NAME                                         READY   STATUS      RESTARTS   AGE
kserve-controller-manager-57796d5b44-sh9n5   1/1     Running     0          4m57s
kubeflow-training-operator-7b99d5584c-rh5hb  1/1     Running     0          4m57s

编辑 "redhat-ods-applications项目中的 "inferenceservice-config配置映射：
1. 以群集管理员身份登录 "Red Hat OpenShift Container Platform网络控制台。
2. 从导航菜单中选择工作负载 > 配置图。
3. 从项目列表中选择 "redhat-ods-applications。
4. 点击 "inferenceservice-config资源。然后，打开YAML选项卡。
5. 在文件的 "metadata.annotations部分，添加 "opendatahub.io/managed: 'false'
```
metadata:
  annotations:
    internal.config.kubernetes.io/previousKinds: ConfigMap
    internal.config.kubernetes.io/previousNames: inferenceservice-config
    internal.config.kubernetes.io/previousNamespaces: opendatahub
    opendatahub.io/managed: 'false'
```
6. 在文件中找到以下条目：
```
"domainTemplate": "{{ .Name }}-{{ .Namespace }}.{{ .IngressDomain }}",
```
7. 将 "domainTemplate字段的值更新为 ""example.com"
```
"domainTemplate": "example.com",
```
8. 单击保存。

下一步操作

现在您已经安装了 Red Hat OpenShift AI ，准备完成安装和设置 IBM 的多云对象网关 Software Hub。