快速部署
默认情况下，Rating组件评级功能是关闭的，需要手动启用。我们建议按照以下步骤启用Rating:
提示
详细了解更多Rating有关内容，请参考组件评测设计和Rating CRD定义
Rating依赖两个组件，分别是:
- Tekton提供流水线能力,完成组件的自动化测试
- KubeAGI Arcadia提供AI数据分析能力，完整组件的AI评测
因此, 需要先安装好Tekton和Arcadia, 才能使用Rating功能。
1.安装kubebb core
参考安装内核完成内核(未启用Rating)安装。
2. 创建需要的命名空间 kubebb-addons, tekton
信息
tekton 会安装在 tekton 的命名空间下。
后续安装的组件都会添加到kubebb-addons命名空间中，作为kubebb的扩展
kubectl create ns kubebb-addons tekton
3. 安装Tekton流水线
# install-tekton.yaml
apiVersion: core.kubebb.k8s.com.cn/v1alpha1
kind: ComponentPlan
metadata:
name: tekton
namespace: tekton
spec:
approved: true
name: tekton # similar to helm release name
version: 0.64.0
component:
name: kubebb.tekton-operator
namespace: kubebb-system
在 kubebb core 内核安装完成后，会自动创建一个系统的 Repository, 直接利用这个 Repository 来创建 tekton。
执行以下命令前需要确保组件kubebb.tekton-operator已经同步完成
命令如下:
kubectl apply -f install-tekton.yaml
查看安装状态:
kubectl -ntekton get pods --watch
如果安装完成,输出如下:
root@macbookpro:~/workspace/test-arcadia-helm/rating# kubectl get po -ntekton
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
tekton-tekton-operator-7754767b9f-hjzjq 2/2 Running 0 2m35s
tekton-tekton-operator-webhook-66c8448c8b-qmzz7 1/1 Running 0 2m35s
安装完成后，检查 tekton 安装的 CRD.
root@macbookpro:~/workspace/test-arcadia-helm/rating# kubectl get crd|grep tekton
clustertasks.tekton.dev 2024-01-10T06:41:24Z
customruns.tekton.dev 2024-01-10T06:41:25Z
pipelineresources.tekton.dev 2024-01-10T06:41:25Z
pipelineruns.tekton.dev 2024-01-10T06:41:25Z
pipelines.tekton.dev 2024-01-10T06:41:25Z
resolutionrequests.resolution.tekton.dev 2024-01-10T06:41:25Z
runs.tekton.dev 2024-01-10T06:41:25Z
taskruns.tekton.dev 2024-01-10T06:41:25Z
tasks.tekton.dev 2024-01-10T06:41:25Z
tektonchains.operator.tekton.dev 2024-01-10T06:41:19Z
tektonconfigs.operator.tekton.dev 2024-01-10T06:41:19Z
tektondashboards.operator.tekton.dev 2024-01-10T06:41:19Z
tektonhubs.operator.tekton.dev 2024-01-10T06:41:19Z
tektoninstallersets.operator.tekton.dev 2024-01-10T06:41:19Z
tektonpipelines.operator.tekton.dev 2024-01-10T06:41:19Z
tektonresults.operator.tekton.dev 2024-01-10T06:41:19Z
tektontriggers.operator.tekton.dev 2024-01-10T06:41:19Z
如果长时间安装未完成,可查看对应的Componentplan资源的状态。
4. 安装Arcadia AI组件
Arcadia组件位于另外的一个组件仓库
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/kubebb/components/main/repos/repository_arcadia.yaml
成功后，可通过如下命令查看仓库中的组件:
kubectl get components -nkubebb-system -l kubebb.component.repository=arcadia
如果一切正常，输入如下:
❯ kubectl get components -nkubebb-system -l kubebb.component.repository=arcadia
NAME AGE
arcadia.arcadia 32s
arcadia.jupyterlab 32s
arcadia.llms 32s
- 安装Arcadia AI组件
# arcadia-sub.yaml
apiVersion: core.kubebb.k8s.com.cn/v1alpha1
kind: Subscription
metadata:
name: arcadia
namespace: kubebb-system
spec:
component:
name: arcadia.arcadia
namespace: kubebb-system
componentPlanInstallMethod: auto
name: arcadia
kubectl apply -f arcadia-sub.yaml
- 查看安装状态
kubectl get po -nkubebb-system
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
arcadia-apiserver-559974c74b-r8jrp 0/1 ContainerCreating 0 5m5s
arcadia-chromadb-0 0/1 Pending 0 5m4s
arcadia-controller-85cbddc8fd-bbh4q 1/1 Running 0 5m5s
arcadia-dataprocess-57b99c84bb-sgr9f 0/1 ContainerCreating 0 5m5s
arcadia-fastchat-6b4b454d69-mqjsl 0/2 ContainerCreating 0 5m5s
arcadia-minio-58d6b4885c-vdgzx 0/1 Pending 0 5m5s
arcadia-portal-64c5b7f986-5dc8x 1/1 Running 0 5m5s
arcadia-postgresql-0 0/1 Pending 0 5m4s
kubebb-core-679594d66f-r769g 1/1 Running 0 69m
5. 更新内核
通过设置参数deployment.rating_enable=true来启用Rating
helm upgrade -nkubebb-system kubebb-core kubebb/kubebb-core --set deployment.rating_enable=true
查看内核Pod状态:
❯ kubectl get pods -nkubebb-system --watch
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
kubebb-core-65ddc99994-25k49 0/1 Running 0 7s
kubebb-core-6d78d7d8fd-vxbc6 1/1 Running 0 119s
kubebb-core-65ddc99994-25k49 1/1 Running 0 10s
kubebb-core-6d78d7d8fd-vxbc6 1/1 Terminating 0 2m2s
kubebb-core-6d78d7d8fd-vxbc6 0/1 Terminating 0 2m3s
kubebb-core-6d78d7d8fd-vxbc6 0/1 Terminating 0 2m3s
kubebb-core-6d78d7d8fd-vxbc6 0/1 Terminating 0 2m3s
如果升级成功,则可在内核Pod内看到如下日志:
1.6935407235060694e+09 INFO Starting EventSource {"controller": "rating", "controllerGroup": "core.kubebb.k8s.com.cn", "controllerKind": "Rating", "source": "kind source: *v1alpha1.Rating"}
1.6935407235063274e+09 INFO Starting EventSource {"controller": "rating", "controllerGroup": "core.kubebb.k8s.com.cn", "controllerKind": "Rating", "source": "kind source: *v1beta1.PipelineRun"}
6 创建系统 LLM
因为要进行 AI 评测，为了保证评测结果的公平，需要全局配置一个 LLM, 这个资源的 yaml 格式如下
apiVersion: arcadia.kubeagi.k8s.com.cn/v1alpha1
kind: LLM
metadata:
name: zhipuai # LLM 的名字
namespace: kubebb-system # LLM的namespace
spec:
provider:
endpoint:
authSecret: # authSecret 是当我们选择了一个模型服务后，例如 openai，zhipuai 等，会给用户一个 token 进行 api调用
kind: secret
name: zhipuai
url: https://open.bigmodel.cn/api/paas/v3/model-api
type: zhipuai
这里需要关注的就是 spec.privider.endpoint, 其中 authSecret 是配置一个 secret 的名字，这个secret中保存了访问 AI 服务的 Token, Token 在 secret的存储字段是 apiKey
apiVersion: v1
data:
apiKey: YmFzZTY0Cg==
kind: Secret
metadata:
name: zhipuai
namespace: kubebb-system
type: Opaque
url 字段，就是模型服务提供的调用接口的地址。
目前平台支持 openai 和 zhipuai，所以 spec.type 字段就是这两个值可选。
因为系统中可能存在多个 LLM, 所以我们需要一个配置指明 AI 要使用的 LLM。所以我们需要在创建一个 configmap 名字叫 system-llm，名字是固定的。
包含两个字段：
- name 使用的LLM的名字
- namespace 使用的LLM所在的namespace
kind: ConfigMap
metadata:
name: system-llm
namespace: kubebb-system
data:
name: "zhipuai"
namespace: "kubebb-system"