Installer QAnswer sur Scaleway
Pour une expérience cloud optimale, nous recommandons d'utiliser Scaleway comme fournisseur cloud. Notre offre cloud exploite l'instance GPU L40S proposée par Scaleway. Cette instance est préconfigurée avec le pilote NVIDIA, réduisant considérablement la complexité de la configuration et vous faisant gagner du temps.
| Taille de l'instance | GPU | Mémoire GPU (GiB) | vCPUs | Mémoire (GiB) | Stockage (GB) | Bande passante réseau (Gbps) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| L40S-1-48G | 1 | 48 | 8 | 96 | ~1600 | 2.5 |
Installer un Runtime de Conteneur
En fonction de vos préférences, vous pouvez choisir d'installer soit Docker soit Podman comme runtime de conteneur. Suivez les instructions respectives ci-dessous :
Installer Docker
Si Docker n'est pas encore installé sur votre machine, suivez le guide d'installation officiel de Docker pour le configurer.
Installer Podman (Alternative à Docker)
Si Podman n'est pas encore installé sur votre machine, vous pouvez l'installer en suivant le guide d'installation officiel de Podman.
Installer podman-compose
Pour utiliser Podman avec une fonctionnalité similaire à docker-compose, vous devrez installer podman-compose. Consultez la documentation officielle de podman-compose pour des étapes d'installation détaillées.
Une fois installé, vérifiez que Podman et podman-compose sont correctement configurés en exécutant :
podman --version
podman-compose --version
Installer le NVIDIA Container Toolkit
Le NVIDIA Container Toolkit est requis pour exécuter des conteneurs activés par GPU à l'aide de Docker ou d'autres runtimes de conteneurs. Voici les étapes pour l'installer :
# 1. Configurez le dépôt de packages NVIDIA :
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
# 2. Mettez à jour la liste des paquets à partir du dépôt :
sudo apt-get update
# 3. Installez les paquets du NVIDIA Container Toolkit :
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
Après l'installation de nvidia-container-toolkit, veuillez redémarrer le service Docker/Podman.
# For Docker
sudo service docker restart
# For Podman
sudo service podman restart
Installer & déployer QAnswer
QAnswer est fourni sous la forme d'un fichier docker-compose. Vous pouvez cloner le dépôt en exécutant la commande suivante :
git clone https://gitlab.the-qa-company.com/qanswer-app/qanswer-bundle.git
Pour déployer QAnswer, accédez au répertoire qanswer-bundle. En fonction de votre runtime de conteneur (Docker ou Podman), suivez les étapes ci-dessous :
- Docker
- Podman
Etapes pour Docker:
1. Exécutez notre script de configuration, il téléchargera toutes les images de conteneurs dont nous avons besoin. Vous devez y mettre les identifiants que nous vous fournirons :
QANSWER_REGISTRY_USER=<user-we-provide> \
QANSWER_REGISTRY_PASSWORD=<password-we-provide> \
VERSION=main source ./setup.sh --container_runtime docker --no_documentation
2. Démarrez le bundle QAnswer en utilisant docker compose :
Exécutez la commande docker :
QANSWER_KEY=<qanswerKey-we-provide> \
VERSION=main docker compose up -d
Etapes pour Podman:
1. Exécutez notre script de configuration, il téléchargera toutes les images de conteneurs dont nous avons besoin. Vous devez y mettre les identifiants que nous vous fournirons :
QANSWER_REGISTRY_USER=<user-we-provide> \
QANSWER_REGISTRY_PASSWORD=<password-we-provide> \
VERSION=main source ./setup.sh --container_runtime podman --no_documentation
2. Démarrez le bundle QAnswer en utilisant podman-compose :
Exécutez la commande podman :
QANSWER_KEY=<qanswerKey-we-provide> \
VERSION=main podman-compose up -d