Alauda AI
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    • 安装 Workbench

    在 Alauda AI 2.8.x 中，Workbench 通常由 Alauda AI 安装和管理。请在集群范围的 default AmlCluster 中启用 workbench 组件；你无需上传 Workbench Operator 包、单独安装 Operator，或手动创建 Workbench 自定义资源。

    目录

    前提条件启用 Workbench验证

    前提条件

    • 目标集群上已安装 Alauda AI。请参见 安装 Alauda AI。
    • 目标集群具有足够的资源来运行 Workbench 工作负载。
    • 可选： 仅当需要为 Elyra Kubeflow Pipelines run-URL 重定向时，才需要 Alauda Service Mesh (Istio)。默认情况下会禁用 Istio 集成。

    启用 Workbench

    在 管理员 视图中：

    1. 打开 Marketplace > OperatorHub。
    2. 选择目标集群并打开 Alauda AI。
    3. 打开 All Instances 选项卡，编辑 default AmlCluster 实例。
    4. 将 spec.components.workbench.managementState 设置为 Managed。
    5. 保存 AmlCluster 实例，并等待 Workbench 就绪。

    你可以在 AmlCluster YAML 中应用该组件设置：

    spec:
  components:
    workbench:
      managementState: Managed
      values:
        global:
          istio:
            enabled: false

    仅当目标集群运行 Alauda Service Mesh 且你需要 Elyra 生成的 KFP run URL 通过 Kubeflow Istio ingress gateway 重定向时，才将 spec.components.workbench.values.global.istio.enabled 设置为 true。

    NOTE

    默认的 workbench 状态为 Unmanaged，因此在你显式将该组件设置为 Managed 之前，不会安装 Workbench。对于常规部署，请使用 Managed，并让 Alauda AI 安装和协调 Workbench。

    验证

    检查 AmlCluster 状态：

    kubectl get amlcluster default

    该资源应报告 Phase=Ready 和 Reason=Reconciled。你还可以验证由 Alauda AI 创建的 Workbench 资源：

    # The Workbench instance is ready.
kubectl get workbench -A

# The workspace controller is available.
kubectl -n kubeflow get deploy workspace-controller-controller-manager

# Built-in IDE templates are registered.
kubectl get workspacekind

    部署就绪后，打开 Alauda AI，确认 Workbench 已显示，并且你可以打开 Workbench 列表。