#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. 将 operator bundle 软件包上传至目标集群。
3. 按照以下流程进行升级。

#升级前操作

#标注已停止的推理服务

从版本 2.0 开始，平台采用社区原生的 KServe 停止能力。为确保升级顺利，所有当前处于停止状态的推理服务必须在升级前显式添加注解。

1. 列出所有当前已停止的推理服务：

   kubectl get inferenceservices --all-namespaces

2. 对每个已停止的推理服务，添加以下注解：

   kubectl annotate inferenceservice <name> -n <namespace> serving.kserve.io/stop='true'

   或者直接编辑资源，在 metadata.annotations 下添加注解：

   apiVersion: serving.kserve.io/v1beta1
   kind: InferenceService
   metadata:
     name: <name>
     annotations:
       serving.kserve.io/stop: 'true'

3. 对所有命名空间中已停止的推理服务重复此操作。

#升级流程

以下流程描述如何从 Alauda AI 1.5 升级到 2.0。

#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 Administrator 视图中，左侧导航进入 Clusters / Cluster，在右侧面板找到 global 集群，点击功能组件标签页中的 Upgrade 按钮触发升级。

升级完成后，请确认列表中 Alauda AI Essentials 的状态为 Running，版本为 v2.0.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至 global 集群。详细上传步骤请参考 Uploading Cluster Plugins。

对每个已部署的插件重复上传操作。

#验证新版本

进入 Administrator > 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 Administrator > Clusters > Clusters。
2. 点击部署插件的集群。
3. 切换到集群详情页的 Functional Components 标签页。
4. 找到有可升级版本的集群插件，旁边会显示升级图标。
5. 点击想要升级的插件的 Upgrade 按钮。
6. 在弹窗中确认升级信息和插件版本，点击 Upgrade 开始升级。

对每个已部署插件重复此流程。

#升级后操作

#更新现有推理服务

由于版本 2.0 中 KServe 的 product mode 定义及 InferenceService 资源存在破坏性变更，所有升级前存在的推理服务必须手动更新。

对每个现有推理服务，执行以下操作：

1. 进入推理服务详情页。

2. 点击 Update Inference Service。

3. 在更新页面右上角点击 YAML 切换按钮，切换到 YAML 视图。

4. 定位到 spec.predictor.model.name 字段。

5. 删除 name 字段及其值。

   例如，若 YAML 中包含：

   spec:
     predictor:
       model:
         name: kserve-container
         modelFormat:
           name: sklearn

   删除后应为：

   spec:
     predictor:
       model:
         modelFormat:
           name: sklearn

6. 点击 Save 应用更改。

7. 对所有升级前存在的推理服务重复此操作。

#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