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Helm を使用して、 AKS で Rapids デプロイメントを使用して Dask をセットアップします

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Helm を使用して AKS で Rapids を使用して Dask をセットアップするには、次の手順を実行します。

  1. Dask with Rapids をインストールするための名前空間を作成します。

    kubectl create namespace rapids-dask
  2. クリックスルーレートデータセットを保存する PVC を作成します。

    1. 次の YAML コンテンツをファイルに保存して PVC を作成します。

      kind: PersistentVolumeClaim
      apiVersion: v1
      metadata:
        name: pvc-criteo-data
      spec:
        accessModes:
          - ReadWriteMany
        resources:
          requests:
            storage: 1000Gi
        storageClassName: azurenetappfiles
    2. YAML ファイルを Kubernetes クラスタに適用します。

      kubectl -n rapids-dask apply -f <your yaml file>
  3. rapidsai git リポジトリを複製します ( "https://github.com/rapidsai/helm-chart")。

    git clone https://github.com/rapidsai/helm-chart helm-chart
  4. 値 .yaml を変更し、作業者および Jupyter ワークスペース用に前に作成した PVC を含めます。

    1. リポジトリの 'rapidsai' ディレクトリに移動します

      cd helm-chart/rapidsai
    2. 「 values] .yaml ファイルを更新し、 PVC を使用してボリュームをマウントします。

      dask:
        …
        worker:
          name: worker
          …
          mounts:
            volumes:
              - name: data
                persistentVolumeClaim:
                  claimName: pvc-criteo-data
            volumeMounts:
              - name: data
                mountPath: /data
          …
        jupyter:
          name: jupyter
          …
          mounts:
            volumes:
              - name: data
                persistentVolumeClaim:
                  claimName: pvc-criteo-data
            volumeMounts:
              - name: data
                mountPath: /data
          …
  5. リポジトリのホーム・ディレクトリに移動し 'Helm を使用して AKS 上に 3 つのワーカー・ノードを持つ Dask を展開します

    cd ..
    helm dep update rapidsai
    helm install rapids-dask --namespace rapids-dask rapidsai