環境にインターネット接続がない場合、クラウド管理者はローカル コンテンツ ライブラリを提供し、Tanzu Kubernetes リリース (TKr) を手動でアップロードしてスーパーバイザーに関連付けます。
TKG クラスタに NVIDIA 対応 AI ワークロードを展開するには、Ubuntu エディションの Tanzu Kubernetes リリースを使用する必要があります。
注意： TKr コンテンツ ライブラリは、新しい TKG クラスタをプロビジョニングするときに、スーパーバイザー内のすべての vSphere 名前空間で使用されます。
注： このドキュメントは、
VMware Cloud Foundation 5.2.1 に基づいています。
VMware Cloud Foundation 5.2 の
VMware Private AI Foundation with NVIDIA 機能の詳細については、
VMware Cloud Foundation 5.2 向け VMware Private AI Foundation with NVIDIA ガイドを参照してください。
前提条件
- 展開ワークフローのこの手順まで VMware Private AI Foundation with NVIDIA が構成されていることを確認します。プライベート AI ワークロード展開のための VMware Cloud Foundation の準備を参照してください。
手順
- 必要な Kubernetes バージョンの Ubuntu ベースの TKr イメージを https://wp-content.vmware.com/v2/latest/ からダウンロードします。
- VMware Cloud Foundation 5.2.1 インスタンスの場合は、管理ドメインの vCenter Server インスタンス (https://<vcenter_server_fqdn>/ui) に [email protected] としてログインします。
- [vSphere Client] サイド パネルで、[Private AI Foundation] をクリックします。
- [Private AI Foundation] ワークフローで、上部にある [クラウドが切断されました] を選択し、[ワークロード管理の設定] セクションをクリックします。
- Tkr のローカル コンテンツ ライブラリを作成し、TKr イメージをインポートします。
ローカル コンテンツ ライブラリの作成（エアギャップ クラスタのプロビジョニング用）を参照してください。ガイド付き展開ワークフローのウィザードは、vSphere Client の [コンテンツ ライブラリ] 領域にある同様のウィザードと同じです。
- コンテンツ ライブラリをスーパーバイザーに追加します。
- [vSphere Client] サイド パネルで、[ワークロード管理] をクリックします。
- AI ワークロードのスーパーバイザーに移動します。
- [構成] タブで [全般] を選択します。
- [Tanzu Kubernetes Grid Service] プロパティの横にある [編集] をクリックします。
- 表示される [全般] ページで [Tanzu Kubernetes Grid Service] を展開し、[コンテンツ ライブラリ] の横にある [編集] をクリックします。
- TKr イメージを含むコンテンツ ライブラリを選択し、[OK] をクリックします。
