kollama deploy

kollama deploy 命令用于将 Model 部署到 Kubernetes 集群。它是通过操作 CRD 资源与 Ollama Operator 交互的基本封装和工具类型 CLI。

• 用例
  • 部署存储于 registry.ollama.ai 镜像仓库上的模型
  • 部署到特定命名空间（namespace）
  • 部署存储于自定义镜像仓库上的模型
  • 部署带有暴露 NodePort 服务的 Model 以供外部访问
  • 部署带有暴露 LoadBalancer 服务的 Model 以供外部访问
  • 部署有着资源限制的 Model
• 选项
  • --namespace
  • --image
  • --limit（支持多次使用）
  • --storage-class
  • --pv-access-mode
  • --expose
  • --service-type
  • --service-name
  • --node-port
• 贡献者
• 页面历史

用例

部署存储于 registry.ollama.ai 镜像仓库上的模型

kollama deploy phi

部署到特定命名空间（namespace）

kollama deploy phi --namespace=production

部署存储于自定义镜像仓库上的模型

kollama deploy phi --image=registry.example.com/library/phi:latest

部署带有暴露 NodePort 服务的 Model 以供外部访问

kollama deploy phi --expose

了解 Model 使用的 NodePort 端口号...

kubectl get svc --selector model.ollama.ayaka.io/name=<model name> -o json | jq ".spec.ports[0].nodePort"

配置期望分配的 NodePort 端口号...

kollama deploy phi --expose --node-port=30000

部署带有暴露 LoadBalancer 服务的 Model 以供外部访问

kollama deploy phi --expose --service-type=LoadBalancer

部署有着资源限制的 Model

下面的示例部署了 phi 模型，并限制 CPU 使用率为 1 个核心，内存使用量为 1Gi。

kollama deploy phi --limit=cpu=1 --limit=memory=1Gi

选项

--namespace

如果配置了该参数，将会在指定的命名空间中部署 Model。

--image

默认：registry.ollama.ai/library/<model name>:latest

kollama deploy phi --image=registry.ollama.ai/library/phi:latest

要部署的模型镜像。

• 如果未指定，将使用 Model 名称作为镜像名称（如果未指定镜像仓库（Registry），这个时候会默认从 registry.ollama.ai/library/<model name> 拉取）。例如，如果 Model 名称是 phi，最终获取的镜像名称将是 registry.ollama.ai/library/phi:latest。
• 如果没有指定，标签将会使用 latest 的。

--limit（支持多次使用）

多次使用该选项可指定多个资源限制。

为即将部署的 Model 指定资源限制。这对于没有足够多资源的集群，或者是希望在有限资源的集群中部署多个 Model 是非常有用的。

对于 NVIDIA、AMD GPU 的资源限制...

在 Kubernetes 中，任何 GPU 资源都遵循这个格式：

resources:
  limits:
    gpu-vendor.example/example-gpu: 1 # requesting 1 GPU

使用 nvidia.com/gpu 可以限制 NVIDIA GPU 的数量，因此，在使用 kollama deploy 时，你可以使用 --limit nvidia.com/gpu=1 来指定 NVIDIA GPU 的数量为 1：

kollama deploy phi --limit=nvidia.com/gpu=1

resources:
  limits:
    nvidia.com/gpu: 1 # requesting 1 GPU

有关配合 nvidia/k8s-device-plugin 使用资源标签的文档

使用 amd.com/gpu 可以限制 AMD GPU 的数量，在使用 kollama deploy 时，你可以使用 --limit amd.com/gpu=1 来指定 AMD GPU 的数量为 1。

kollama deploy phi --limit=amd.com/gpu=1

最终会渲染为：

resources:
  limits:
    amd.com/gpu: 1 # requesting a GPU

关于配合 ROCm/k8s-device-plugin 使用 Label 的 YAML 配置文件的示例

你可以在这里阅读更多：调度 GPUs | Kubernetes

我已经部署过 Model，但是我想要更改资源限制...

当然可以，用 kubectl set resources 命令来可以更改资源限制：

kubectl set resources deployment -l model.ollama.ayaka.io/name=<model name> --limits cpu=4

改内存限制：

kubectl set resources deployment -l model.ollama.ayaka.io/name=<model name> --limits memory=8Gi

格式是 <resource>=<quantity>.

比如：--limit=cpu=1 --limit=memory=1Gi.

--storage-class

kollama deploy phi --storage-class=standard

要给 Model 部署服务关联的 PersistentVolumeClaim 使用的 StorageClass。

如果没有指定，则会使用 默认的 StorageClass。

--pv-access-mode

kollama deploy phi --pv-access-mode=ReadWriteMany

用于给 Ollama Operator 所创建的 image store 的 StatefulSet 资源所关联的 PersistentVolume 所使用的 访问模式（Access mode）。

如果未指定，则默认使用 ReadWriteOnce 作为访问模式（Access mode）的值。

如果你会将 Model 部署到 Ollama Operator 默认支持的 kind 和 k3s 集群，你应该保持其当前的默认值 ReadWriteOnce。有且仅有当你部署到一个自托管的集群的时候，且 StorageClass 支持时，就可以指定访问模式为 ReadWriteMany。

--expose

默认：false

kollama deploy phi --expose

是否通过服务公开 Model 所暴露的接口供外部访问，使其方便与 Model 交互。

其实创建 Model 资源时，也会创建一个 ClusterIP 类型的服务

在没有指定 --expose 情况下，在为 Model 创建资源时，Ollama Operator 也默认将为 Model 创建一个用于集群中其他服务内部直接请求到 Model 的关联服务，方便其他服务直接与之进行集成，其类型为 ClusterIP，名称与 Model 所关联的 Deployment 的名称（也就是 ollama-model-<model name>）相同。

默认情况下，--expose 参数包含在内时，将会创建一个类型为 NodePort 的 Service。

你可以使用 --service-type 参数加上 LoadBalancer 值（也就是 --service-type=LoadBalancer）来创建一个 LoadBalancer 类型的 Service。

--service-type

kollama deploy phi --expose --service-type=NodePort

默认：NodePort

暴露所部署的 Model 服务时所连带创建的 Service 类型。有且仅有当 --expose 被指定时，该参数才会生效。

如果没有指定该参数，那么创建时，将会默认使用 NodePort 类型的服务。

了解有多少服务与 Model 相关联...

kubectl get svc --selector ollama.ayaka.io/type=model

可以指定为 LoadBalancer 来暴露一个 LoadBalancer 类型的服务。

--service-name

kollama deploy phi --expose --service-name=phi-svc-nodeport

默认：ollama-model-<model name>-<service type>

暴露 Model 所使用的 Service 的名称。

如果未指定，则将使用 Model 名称作为服务名称，并将 -nodeport 作为 NodePort 类型的服务的后缀。

--node-port

kollama deploy phi --expose --service-type=NodePort --node-port=30000

默认：随机协商的端口

了解 Model 使用的 NodePort 端口号...

kubectl get svc --selector model.ollama.ayaka.io/name=<model name> -o json | jq ".spec.ports[0].nodePort"

并不可以随便指定端口号哦！

有这么几个限制是存在的：

1. 默认情况下 30000-32767 是 Kubernetes 集群中的 NodePort 端口范围。如果你想要使用这个范围之外的端口，你需要在集群中配置 --service-node-port-range 参数。
2. 你不能使用已经被其他服务占用的端口号。

有关自己选择端口号的更多信息，请参考 Kubernetes 官方文档有关 nodePort 的章节。

暴露 Model 为 NodePort 类型的服务时所使用的指定的 nodePort 端口号。

如果没有指定，将分配一个随机端口。该参数有且仅有在 --expose 指定，或者 --service-type 设置为 NodePort 时才有效。

贡献者

Neko Ayaka

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最后编辑于 3 个月前查看完整历史

v0.7.1

b541d-fix(ollama-operator): align labels

v0.7.0

c4646-feat: support resource limits, added docs for them