OpenWhisk 在 Kubernetes 上的部署指南
2024-12-23 10:16:01作者:范垣楠Rhoda
1. 安装指南
1.1. Kubernetes 集群
首先,您需要创建一个支持 OpenWhisk 部署的 Kubernetes 集群。Kubernetes 集群必须满足一些技术要求,但您可以选择以下任一方式创建集群:
-
Docker-in-Docker 选项:使用 Docker 直接在开发机上运行 Kubernetes,适合开发和测试。
- MacOS:使用 Docker for Mac 18.06 或更高版本内置的 Kubernetes 支持。
- Linux:使用 kind。
- Windows:使用 Docker for Windows 18.06 或更高版本内置的 Kubernetes 支持。
-
云服务提供商:从云服务提供商处获取 Kubernetes 集群,确保集群满足技术要求。
- IBM (IKS)
- Google (GKE)
- Amazon (EKS)
-
OpenShift:至少需要一个具有 4GB 内存和 2 个虚拟 CPU 的工作节点。
-
自建 Kubernetes 集群:如果您熟悉构建 Kubernetes 集群和部署服务,也可以部署到自建集群。
1.2. Helm
Helm 是 Kubernetes 的包管理工具,可以简化 Kubernetes 应用程序的管理。OpenWhisk Helm 图表需要 Helm 3。
请按照 Helm 安装指南 为您的平台安装 Helm 3.0.1 或更高版本。
2. 项目的使用说明
请参考以下步骤部署 OpenWhisk:
- 初始集群设置:如果您使用的是多节点集群,请为 OpenWhisk 标记工作节点。
- 自定义部署:创建
mycluster.yaml文件以指定 Kubernetes 集群和要部署的 OpenWhisk 配置。 - 使用 Helm 部署 OpenWhisk:使用 Helm 和
mycluster.yaml部署到 Kubernetes 集群。 - 配置
wskCLI:告诉wskCLI 如何连接到您的 OpenWhisk 部署。
3. 项目 API 使用文档
具体的项目 API 使用文档请参考项目官方文档,这里不详细说明。
4. 项目安装方式
4.1. 初始设置
-
单工作节点集群:在
mycluster.yaml中添加特定配置以禁用节点亲和性。 -
多工作节点集群:使用节点亲和性来隔离计算节点,执行以下命令标记节点:
kubectl label node <INVOKER_NODE_NAME> openwhisk-role=invoker对于 OpenShift,使用命令:
oc label node <INVOKER_NODE_NAME> openwhisk-role=invoker
4.2. 自定义部署
创建 mycluster.yaml 文件,记录配置 Kubernetes 集群所需的详细信息。
4.3. 使用 Helm 部署
使用 Helm 和 mycluster.yaml 部署 OpenWhisk 到 Kubernetes 集群。
4.4. 配置 wsk CLI
配置 wsk CLI 以连接到 OpenWhisk 部署。
以上是 OpenWhisk 在 Kubernetes 上的部署指南,请根据您的具体环境进行适当调整和配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
269
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
620
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1