HAMi 的部署与使用

0. 提前准备

需先在 K8s 集群内安装好 Nvidia GPU-Operator，确认集群内可以分配到显卡资源。

1. Helm 部署 HAMi

1.1 添加并拉取 HAMi Helm 仓库

helm repo add hami https://hamischeduler.github.io/helm-charts
helm repo update
helm pull hami-charts/hami --untar

本次安装无需修改 values.yaml 内容，如有需要请自行修改。

1.2 部署 HAMi

helm install hami . --namespace hami --create-namespace

等待安装完成

1.3 给 GPU 节点添加标签

检查 DaemonSet 中的 hami-device-plugin 发现其 nodeSelector 指定为gpu='on'，因此需要给 GPU 节点添加标签。

kubectl label node <GPU_NODE_NAME> gpu=on

2. Helm 部署 HAMi-WebUI

2.1 添加并拉取 HAMi-WebUI Helm 仓库

helm repo add hami-webui https://project-hami.github.io/HAMi-WebUI
helm repo update
helm pull hami-webui/hami-webui --untar

2.2 修改 values 参数

以下为根据个人需求修改的部分参数，未列出的部分使用默认值。

# 启用 ingress
ingress:
  enabled: true
  className: "kubesphere-router-cluster"
  annotations: {}
    # kubernetes.io/ingress.class: nginx
    kubernetes.io/tls-acme: "true"
  hosts:
    - host: hami.ks1.talang.team
      paths:
        - path: /
          pathType: ImplementationSpecific
  tls: []
    - secretName: hami-tls
        hosts:
        - hami.ks1.talang.team

  # 禁用内置 dcgm (已由GPU-Operator 提供)
  dcgm:
    enabled: false

  # 连接已有的 Prometheus
  externalPrometheus:
  enabled: true
  # If externalPrometheus.enabled is true, this address will be used
  #   address: "http://prometheus-kube-prometheus-prometheus.prometheus.svc.cluster.local:9090"
  address: "prometheus-k8s.kubesphere-monitoring-system.svc.cluster.local:9090"

2.3 部署 HAMi-WebUI

helm install hami-webui . --namespace hami