[GPU] RockyLinux 9.4 환경에서 RKE2 구성 및 GPU 테스트 - VI - NVIDIA GPU 테스트 > SUSE Rancher자료실

안녕하세요.

 

꿈꾸는여행자입니다.

 

 

지난 내용에 계속하여 올립니다. 

 

 

이번 항목에서는 

 

NVIDIA GPU 테스트에 대한 요건 확인 내용입니다. 

 

상세 내역은 아래와 같습니다.

감사합니다. 

> 아래 

 

 

________________

목차 

3.3. NVIDIA GPU 테스트 - ollama Test

3.3.1. ollama

3.3.1.1. ollama-helm

3.3.1.2. values.yaml

3.3.1.3. Install ollama

3.3.1.4. Edit deployment

3.3.2. ollama run

 

 

상세 

 

 

3.3. NVIDIA GPU 테스트 - ollama Test 

https://github.com/otwld/ollama-helm

3.3.1. ollama

3.3.1.1. ollama-helm

helm delete ollama --namespace ollama

helm repo add ollama-helm https://otwld.github.io/ollama-helm/

helm repo update

[root@host ~]# helm repo add ollama-helm https://otwld.github.io/ollama-helm/

"ollama-helm" has been added to your repositories

[root@host ~]# helm repo update

Hang tight while we grab the latest from your chart repositories...

...Successfully got an update from the "ollama-helm" chart repository

...Successfully got an update from the "nvidia" chart repository

Update Complete. ⎈Happy Helming!⎈

[root@host ~]# 

[root@host ~]# mkdir /data/ollama && cd /data/ollama

[root@host ollama]# pwd

/data/ollama

[root@host ollama]# chmod 777 -R /data/ollama/

[root@host ollama]# 

3.3.1.2. values.yaml

vi ollama-values.yaml 

# Ollama parameters

ollama:

  gpu:

    # -- Enable GPU integration

    enabled: true

    # -- GPU type: 'nvidia' or 'amd'

    # If 'ollama.gpu.enabled', default value is nvidia

    # If set to 'amd', this will add 'rocm' suffix to image tag if 'image.tag' is not override

    # This is due cause AMD and CPU/CUDA are different images

    type: 'nvidia'

    # -- Specify the number of GPU

    # If you use MIG section below then this parameter is ignored

    number: 1

    

  models: 

    - llama2

  # -- Override ollama-data volume mount path, default: "/root/.ollama"

  mountPath: "/data/ollama"

[root@host ollama]# cat ollama-values.yaml 

# Ollama parameters

ollama:

  gpu:

    # -- Enable GPU integration

    enabled: true

    # -- GPU type: 'nvidia' or 'amd'

    # If 'ollama.gpu.enabled', default value is nvidia

    # If set to 'amd', this will add 'rocm' suffix to image tag if 'image.tag' is not override

    # This is due cause AMD and CPU/CUDA are different images

    type: 'nvidia'

    # -- Specify the number of GPU

    # If you use MIG section below then this parameter is ignored

    number: 1

  models: 

    - llama2

  # -- Override ollama-data volume mount path, default: "/root/.ollama"

  mountPath: "/data/ollama"

[root@host ollama]# 

3.3.1.3. Install ollama  

helm install ollama \

    ollama-helm/ollama \

    --namespace ollama \

    --create-namespace \

    --values ollama-values.yaml 

kubectl get all -n ollama 

[root@host ollama]# helm install ollama \

    ollama-helm/ollama \

    --namespace ollama \

    --create-namespace \

    --values ollama-values.yaml 

NAME: ollama

LAST DEPLOYED: Fri Oct 18 09:33:16 2024

NAMESPACE: ollama

STATUS: deployed

REVISION: 1

NOTES:

1. Get the application URL by running these commands:

  export POD_NAME=$(kubectl get pods --namespace ollama -l "app.kubernetes.io/name=ollama,app.kubernetes.io/instance=ollama" -o jsonpath="{.items[0].metadata.name}")

  export CONTAINER_PORT=$(kubectl get pod --namespace ollama $POD_NAME -o jsonpath="{.spec.containers[0].ports[0].containerPort}")

  echo "Visit http://127.0.0.1:8080 to use your application"

  kubectl --namespace ollama port-forward $POD_NAME 8080:$CONTAINER_PORT

[root@host ollama]# 

[root@host ollama]# kubectl get all -n ollama 

NAME                          READY   STATUS    RESTARTS   AGE

pod/ollama-6964cd78db-56cct   1/1     Running   0          2m42s

NAME             TYPE        CLUSTER-IP     EXTERNAL-IP   PORT(S)     AGE

service/ollama   ClusterIP   10.43.159.53   <none>        11434/TCP   2m42s

NAME                     READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE

deployment.apps/ollama   1/1     1            1           2m42s

NAME                                DESIRED   CURRENT   READY   AGE

replicaset.apps/ollama-6964cd78db   1         1         1       2m42s

[root@host ollama]# 

3.3.1.4. Edit deployment 

* ollama deployments에서 runtimeClassName: nvidia 적용 

   * https://docs.k3s.io/kr/advanced

   * https://docs.k3s.io/kr/advanced#nvidia-%EC%BB%A8%ED%85%8C%EC%9D%B4%EB%84%88-%EB%9F%B0%ED%83%80%EC%9E%84-%EC%A7%80%EC%9B%90

* ollama 저장 경로 및 mountPath 관련 설정 

kubectl edit deployment/ollama -n ollama

…

    spec:

…

        image: ollama/ollama:0.3.13

…

        volumeMounts:

        - mountPath: /root/.ollama

          name: ollama-data

…

      runtimeClassName: nvidia

…

      volumes:

      - hostPath:

          path: /data/ollama

          type: DirectoryOrCreate

        name: ollama-data

kubectl get deployment/ollama -n ollama -o yaml| grep runtime

[root@host ollama]# kubectl get deployment/ollama -n ollama -o yaml| grep runtime

      runtimeClassName: nvidia

[root@host ollama]# 

3.3.2. ollama run

kubectl -n ollama get pods 

kubectl -n ollama exec -it pod/ollama-6964cd78db-m8xjr -- /bin/bash

ollama list

ollama run llama2:latest

> 한국에 대해서 설명해주세요

[root@host llama31]# kubectl -n ollama exec -it pod/ollama-6964cd78db-m8xjr -- /bin/bash

root@ollama-6964cd78db-56cct:/# ollama list

NAME             ID              SIZE      MODIFIED      

llama2:latest    78e26419b446    3.8 GB    7 minutes ago    

root@ollama-6964cd78db-56cct:/# ollama run llama2:latest

Host에서 GPU 사용 정보 확인 합니다. 

* 하단 Processes 항목에 GPU 관련 사항이 동작해야 합니다. 

nvidia-smi

[root@host ~]# nvidia-smi 

Tue Oct 22 15:40:08 2024       

+-----------------------------------------------------------------------------------------+

| NVIDIA-SMI 550.90.12              Driver Version: 550.90.12      CUDA Version: 12.4     |

|-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id          Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |

| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |           Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |

|                                         |                        |               MIG M. |

|=========================================+========================+======================|

|   0  Quadro T1000                   Off |   00000000:01:00.0 Off |                  N/A |

| N/A   43C    P0             19W /   50W |    3302MiB /   4096MiB |     36%      Default |

|                                         |                        |                  N/A |

+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+

                                                                                         

+-----------------------------------------------------------------------------------------+

| Processes:                                                                              |

|  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                              GPU Memory |

|        ID   ID                                                               Usage      |

|=========================================================================================|

|    0   N/A  N/A      1874      G   /usr/libexec/Xorg                              74MiB |

|    0   N/A  N/A      4225      G   /usr/bin/gnome-shell                            6MiB |

|    0   N/A  N/A    211309      C   ...unners/cuda_v12/ollama_llama_server       3216MiB |

+-----------------------------------------------------------------------------------------+

[root@host ~]# 

 

 

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