4. Exécutez le programme d'installation de l'application AI Fabric

1. Les journaux de la console Cloud Shell disposeront de l'URL pour accéder à la console d'administration Kots : connectez-vous à la console via la même URL. Si vous avez choisi de ne pas exposer Kots via l'équilibreur de charge, définissez le contexte kube comme indiqué dans la section « Comment définir le contexte du cluster Kubernetes », puis déclenchez la commande ci-dessous.

   kubectl -n aifabric port-forward service/kotsadm 8800:3000

2. Désormais, KotsAdmin sera accessible via : http://localhost:8800
   
   

   

   
   
3. Si votre mot de passe kotsAdmin ne fonctionne pas ou si vous souhaitez le réinitialiser.

   Option 1: 
   if you have a linux machine or WSL enabled on your windows, then
   Install Kots CLI: curl https://kots.io/install | bash
   Reset password:   kubectl kots reset-password -n aifabric 
                 or
   login to cloud shell 
   cd aks-arm
   ./kots reset-password -n aifabric

Téléchargement de la licence

Téléchargez la licence qui vous a été fournie par votre représentant UiPath via l'interface utilisateur tel que ci-dessous.

Entrez les configurations

Vous devez entrer les détails comme sur l'écran ci-dessous.

Pour obtenir le jeton d'accès Identity Server :

Le jeton d’accès IS peut être trouvé en se connectant avec le locataire « hôte » (par opposition au locataire « par défaut ») en tant qu’utilisateur administrateur à l’adresse suivante « https://<IdentityServerEndpoint>/identity/configuration ». Cette adresse doit déjà être connue du client car c'est ici qu'il peut configurer des fournisseurs d'identité externes, tels qu'Azure AD, Windows ou Google.

Copiez le jeton et collez-le dans la console d'installation répliquée.

Activer la haute disponibilité pour le service principal

Cette activation garantit que 2 réplicas soient toujours en cours d'exécution pour les services de base AI Fabric, conjointement à l'activation de la mise à l'échelle horizontale des pods, qui se base sur la charge de travail si nécessaire : le nombre de pods liés aux services de base sera automatiquement mis à l'échelle/réduit en conséquence. Si vous n'activez pas la haute disponibilité, un seul réplica du service principal sera toujours exécuté ; toutefois, la mise à l'échelle horizontale des pods sera toujours activée, ce qui garantit que, si nécessaire, les pods seront automatiquement mis à l'échelle pendant de courtes durées.

Activer la haute disponibilité pour les compétences ML basées sur le processeur

L'activation d'HA nous permet de déployer 2 réplicas pour toutes les compétences ML basées sur le processeur ; ces 2 réplicas seront déployés sur des nœuds présents dans plusieurs zones à la fois. Si la haute disponibilité n'est pas activée, seul le réplica sera déployé.

Activer la haute disponibilité pour les compétences ML basées sur le GPU

L'activation d'HA nous permet de déployer 2 réplicas pour toutes les compétences ML basées sur le GPU ; ces 2 réplicas seront déployés sur des nœuds présents dans plusieurs zones à la fois. Si la haute disponibilité n'est pas activée, seul le réplica sera déployé. Étant donné que les machines GPU sont relativement chères sur Azure, nous proposons cette option afin que 2 nœuds ne soient pas nécessaires pour déployer une compétence ML, dans la mesure où les GPU peuvent être partagés entre différents déploiements.

Configurer le nombre maximum de processeurs et de mémoire qu'une tâche basée sur GPU peut consommer

Étant donné que Standard NC6 est la plus petite machine de configuration disponible sur Azure avec une disponibilité GPU, nous avons défini par défaut le processeur maximal à 5000 (5 CPU) et la mémoire maximale à 50 Go. En revanche, si le client utilise Standard_NC6s_v2 ou une autre autre machine de configuration à la place des nœuds Standard_NC6 pour le pool de nœuds GPU, dans ce cas le client peut remplacer les valeurs par défaut (c'est-à-dire la mémoire et le processeur maximaux) et l'entraînement basé sur GPU que la tâche peut consommer.

Lors de l'enregistrement de la configuration, KOTS commencera à valider les entrées et si toutes les vérifications en amont sont réussies, KOTS déclenchera le déploiement exactement de la même manière que pour l'installation d'une seule boîte

Si toutes les vérifications en amont sont réussies, l'écran de configuration ressemblera à ceci. Cliquez sur continuer pour poursuivre.

Déploiement commencé

Pour lancer l'installation, cliquez sur le bouton Déployer. Une fois que le statut est Déployé, cela signifie que l'installation a démarré et l'administrateur de la configuration peut accéder à l'onglet Application pour vérifier le statut actuel.

Vérifier l'état du déploiement dans Shell

Le statut de la tâche de provisionnement peut être suivi en interrogeant ce pod depuis le local. Veuillez vous assurer d'avoir configuré Kubernetes Cluster Context tel que décrit ici :

rajivchodisetti@DESKTOP-LOUPTI1:/mnt/c/Users/rajiv.chodisetti$ kubectl -n aifabric get pods | grep provision
provision-4xls7mzjpnui8j7n-s9tct            0/1     Completed          0          14h
To check the logs of this pod:
kubectl -n aifabric logs -f provision-4xls7mzjpnui8j7n-s9tct
If AIFabric deployment is successful, this is what you would see in the pod logs at the end, 
Successfully setup cronjob for oob installation run on daily basis.
< Total steps:  Current step: 8  Estimated time: 2s >
AiFabric in Azure AKS has been provisioned successfully

Résolution des problèmes

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