Требования для установки Milvus с GPU
На этой странице перечислены требования к аппаратному и программному обеспечению для установки Milvus с поддержкой GPU.
Вычислительная способность
Вычислительная способность вашего GPU-устройства должна быть одной из следующих: 6.0, 7.0, 7.5, 8.0, 8.6, 9.0.
Чтобы проверить, соответствует ли ваше GPU-устройство этому требованию, проверьте Your GPU Compute Capability на сайте разработчика NVIDIA.
Драйвер NVIDIA
Драйвер NVIDIA для вашего GPU-устройства должен быть установлен в одном из поддерживаемых дистрибутивов Linux, а набор инструментов NVIDIA Container Toolkit должен быть установлен в соответствии с этим руководством.
Для пользователей Ubuntu 22.04 вы можете установить драйвер и набор инструментов для контейнеров с помощью следующих команд:
$ sudo apt install --no-install-recommends nvidia-headless-545 nvidia-utils-545
Для пользователей других ОС обратитесь к официальному руководству по установке.
Проверить правильность установки драйвера можно, выполнив следующую команду:
$ modinfo nvidia | grep "^version"
version: 545.29.06
Рекомендуется использовать драйверы версии 545 и выше.
Требования к программному обеспечению
Кластер Kubernetes рекомендуется запускать на платформах Linux.
- kubectl - это инструмент командной строки для Kubernetes. Используйте версию kubectl, которая находится в пределах одного минорного различия версий для вашего кластера. Использование последней версии kubectl поможет избежать непредвиденных проблем.
- minikube необходим при локальном запуске кластера Kubernetes. minikube требует наличия Docker в качестве зависимости. Убедитесь, что вы установили Docker перед установкой Milvus с помощью Helm. Дополнительные сведения см. в разделе Получить Docker.
Операционная система | Программное обеспечение | Примечание |
---|---|---|
Платформы Linux |
| Дополнительные сведения см. в документации Helm. |
Вопросы и ответы
Как я могу запустить кластер K8s локально для тестирования?
Вы можете использовать такие инструменты, как minikube, kind и Kubeadm, для быстрой локальной настройки кластера Kubernetes. В следующей процедуре в качестве примера используется minikube.
- Загрузите minikube
Перейдите на страницу Get Started, проверьте, выполнены ли условия, перечисленные в разделе What you'll need, нажмите на кнопки, описывающие вашу целевую платформу, и скопируйте команды для загрузки и установки бинарного файла.
- Запуск кластера K8s с помощью minikube
$ minikube start
- Проверка состояния кластера K8s
Вы можете проверить состояние установленного кластера K8s с помощью следующей команды.
$ kubectl cluster-info
Убедитесь, что вы можете получить доступ к кластеру K8s через kubectl
. Если вы не установили kubectl
локально, смотрите раздел Использование kubectl внутри minikube.
Как запустить кластер K8s с рабочими узлами на GPU?
Если вы предпочитаете использовать рабочие узлы с поддержкой GPU, вы можете выполнить следующие шаги, чтобы создать кластер K8s с рабочими узлами на GPU. Мы рекомендуем установить Milvus на кластер K8s с рабочими узлами на GPU и использовать класс хранения по умолчанию.
- Подготовьте рабочие узлы с GPU
Чтобы использовать рабочие узлы с поддержкой GPU, выполните действия, описанные в разделе Подготовка узлов с GPU.
- Включите поддержку GPU на K8s
Разверните плагин nvidia-device-plugin с помощью Helm, выполнив следующие шаги.
После настройки просмотрите ресурсы GPU с помощью следующей команды. Замените <gpu-worker-node>
на фактическое имя узла.
$ kubectl describe node <gpu-worker-node>
Capacity:
...
nvidia.com/gpu: 4
...
Allocatable:
...
nvidia.com/gpu: 4
...
```