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はじめに ​

公式の Kubernetes クイックスタートに基づく (出典 9)。コマンドは稼働中の Kubernetes クラスタと Helm 3 を前提とする。

前提 ​

  • kubectl が設定済みの Kubernetes クラスタ。
  • Helm 3 がインストール済み。
  • ノードランタイムが containerd であること。以下のミラー設定は containerd を対象とする。

インストール ​

チャートリポジトリを追加して更新する。

bash
helm repo add dragonfly https://dragonflyoss.github.io/helm-charts/
helm repo update

最初の動く構成 ​

チャートは全役割を展開する。manager・scheduler・seed peer、そして DaemonSet としての dfdaemon クライアントだ。

  1. Dragonfly を専用 namespace にインストールする。

    bash
    helm install --create-namespace --namespace dragonfly-system dragonfly dragonfly/dragonfly

  2. イメージのプルが Dragonfly を経由するよう、containerd をレジストリミラーとして Dragonfly プロキシに向ける。チャートにミラー設定が記載されている。各ノードに適用して containerd を再起動する。正確な config.toml のスニペットはクイックスタートを参照 (出典 9)。

  3. 通常どおりイメージをプルする。プルは Dragonfly のピアを経由し、ピアや seed peer からピースを取得して、必要なときだけオリジンにフォールバックする。

動作確認 ​

Pod が起動しているか確認する。

bash
kubectl get pods --namespace dragonfly-system

manager・scheduler・seed-peer・dfdaemon の Pod が Running 状態になっているはずだ。プルが高速化されているか確かめるには、2 台目のノードで同じイメージをプルし、dfdaemon のログでオリジンではなくピアから供給されたピースのダウンロードを確認する。

次に読むもの ​

HA、manager を支えるデータベース、役割間の TLS、scheduler のチューニングといった本番運用は、Dragonfly 公式ドキュメントを参照 (出典 9)。hf:// / modelscope:// ソースでの AI モデル配布は CNCF の記事を参照 (出典 8)。