#升级 Alauda AI

#安装 Alauda AI 集群组件

请访问 Alauda AI Cluster 了解：

1. 下载 Alauda AI Cluster 和 KServeless 的 operator bundle 软件包。
2. 上传 operator bundle 软件包到目标集群。
3. 按照以下流程进行升级。

#升级流程

以下操作步骤描述如何从 Alauda AI 1.4 升级到 1.5。

#升级 Alauda AI Essentials

在 global 集群的功能组件（Functional Components）标签页中升级 Alauda AI Essentials。

在 管理员 视图中，进入左侧导航的 Clusters / Cluster，在右侧面板找到 global 集群，点击 Functional Components 标签页上的 升级 按钮以触发升级。

升级完成后，请确认列表中 Alauda AI Essentials 的状态为 Running，版本为 v1.5.x。

#升级 Alauda AI Operators

两个 operator 的升级流程几乎相同，仅目标组件不同。

#升级集群插件

升级集群插件的流程包括上传新版本软件包，然后通过 Web Console 进行升级。需要升级的插件包括：

• Alauda AI Workbench
• Alauda AI MLflow
• Alauda AI Volcano

#上传集群插件

将新的集群插件软件包上传到 global 集群。有关如何上传集群插件的详细说明，请参阅 上传集群插件。

对每个已部署的插件重复上传操作。

#验证新版本

进入 管理员 > Marketplace > Upload Packages，切换到 Cluster Plugin 标签页，查找已上传的插件，确认显示新版本。

#通过 Web Console 升级

1. 进入 管理员 > Clusters > Clusters。
2. 点击部署插件的集群。
3. 在集群详情页切换到 Functional Components 标签页。
4. 找到有可用升级的集群插件，旁边会显示升级图标。
5. 点击要升级插件的 升级 按钮。
6. 在弹窗中查看升级信息，确认插件版本后点击 升级 按钮开始升级。

对每个已部署的插件重复此操作。

#启用微调和训练功能

要启用微调和训练功能，需要通过配置 AmlCluster 资源，将 pretrain 和 tuneModels 标志设置为 true。

1. 进入 管理员 > Clusters > Resources。

2. 在左侧搜索框输入 amlcluster。

3. 点击 Correlated with Cluster 面板，找到名为 default 的 AmlCluster 资源。

4. 编辑该资源，在 spec.values.experimentalFeatures 下将 pretrain 和 tuneModels 设置为 true。

   apiVersion: amlclusters.aml.dev/v1alpha2
   kind: AmlCluster
   metadata:
     name: default
   spec:
     values:
       experimentalFeatures:
         pretrain: true
         tuneModels: true

#验证

kubectl get amlcluster default

NAME      READY   REASON
default   True    Succeeded

kubectl get KnativeServing.components.aml.dev default-knative-serving

NAME                      DEPLOYED   REASON
default-knative-serving   True       UpgradeSuccessful