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# リソースを最新のオペレータに移行する
[SageMaker Operators for Kubernetes](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/tree/master) のオリジナルバージョンの開発とテクニカルサポートを中止します。
現在 [SageMaker Operators for Kubernetes](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/tree/master) のバージョン `v1.2.2` 以下を使用している場合は、リソースを [Amazon SageMaker 用 ACK サービスコントローラー](https://github.com/aws-controllers-k8s/sagemaker-controller)に移行することをお勧めします。ACK サービスコントローラーは、[AWS Controllers for Kubernetes (ACK)](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/) をベースにした新世代の SageMaker Operators for Kubernetes です。
元のバージョンの SageMaker Operators for Kubernetes のサポート終了に関するよくある質問への回答については、「[SageMaker AI Operators for Kubernetes のオリジナル バージョンのサポート終了についてのお知らせ](kubernetes-sagemaker-operators-eos-announcement.md)」を参照してください。
次の手順に従ってリソースを移行し、ACK を使用して Amazon SageMaker AI で機械学習モデルをトレーニング、チューニング、デプロイします。
**注記**
最新の SageMaker AI Operators for Kubernetes には下位互換性がありません。
**Topics**
+ [前提条件](#migrate-resources-to-new-operators-prerequisites)
+ [リソースの採用](#migrate-resources-to-new-operators-steps)
+ [古いリソースをクリーンアップする](#migrate-resources-to-new-operators-cleanup)
+ [最新の SageMaker AI Operators for Kubernetes を使用する](#migrate-resources-to-new-operators-tutorials)
## 前提条件
最新の SageMaker AI Operators for Kubernetes にリソースを正常に移行するには、次を実行する必要があります。
1. 最新の SageMaker AI Operators for Kubernetes をインストールします。ステップバイステップの手順については、「*ACK SageMaker AI Controller を使用した機械学習*」の「[設定](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/sagemaker-example/#setup)」を参照してください。
1. [HostingAutoscalingPolicy リソース](#migrate-resources-to-new-operators-hap) を使用している場合は、新しい Application Auto Scaling Operator をインストールします。ステップバイステップの手順については、「*アプリケーションのオートスケーリングを使用して SageMaker AI ワークロードをスケールする*」の「[設定](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/tutorials/autoscaling-example/#setup)」を参照してください。HostingAutoScalingPolicy リソースを使用していない場合、このステップは省略できます。
アクセス許可が正しく設定されている場合、ACK SageMaker AI サービスコントローラーは AWS リソースの仕様とステータスを判断し、ACK コントローラーが最初に作成したかのようにリソースを照合できます。
## リソースの採用
最新の SageMaker AI Operators for Kubernetes は、ACK サービスコントローラーによって最初に作成されなかったリソースを採用する機能を提供します。詳細については、ACK ドキュメントの[「既存の AWS リソースの採用](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/docs/user-docs/adopted-resource/)」を参照してください。
次の手順は、最新の SageMaker AI Operators for Kubernetes が既存の SageMaker AI エンドポイントを採用する方法を説明しています。次のサンプルを `adopt-endpoint-sample.yaml` という名前のファイルとして保存します。
```
apiVersion: services.k8s.aws/v1alpha1
kind: AdoptedResource
metadata:
name: adopt-endpoint-sample
spec:
aws:
# resource to adopt, not created by ACK
nameOrID: xgboost-endpoint
kubernetes:
group: sagemaker.services.k8s.aws
kind: Endpoint
metadata:
# target K8s CR name
name: xgboost-endpoint
```
`kubectl apply` を使用してカスタムリソース (CR) を送信します。
```
kubectl apply -f adopt-endpoint-sample.yaml
```
`kubectl describe` を使用して、採用したリソースのステータス条件を確認します。
```
kubectl describe adoptedresource adopt-endpoint-sample
```
`ACK.Adopted` 条件が `True` であることを確認します。出力は次の例のようになります。
```
---
kind: AdoptedResource
metadata:
annotations:
kubectl.kubernetes.io/last-applied-configuration: '{"apiVersion":"services.k8s.aws/v1alpha1","kind":"AdoptedResource","metadata":{"annotations":{},"name":"xgboost-endpoint","namespace":"default"},"spec":{"aws":{"nameOrID":"xgboost-endpoint"},"kubernetes":{"group":"sagemaker.services.k8s.aws","kind":"Endpoint","metadata":{"name":"xgboost-endpoint"}}}}'
creationTimestamp: '2021-04-27T02:49:14Z'
finalizers:
- finalizers.services.k8s.aws/AdoptedResource
generation: 1
name: adopt-endpoint-sample
namespace: default
resourceVersion: '12669876'
selfLink: "/apis/services.k8s.aws/v1alpha1/namespaces/default/adoptedresources/adopt-endpoint-sample"
uid: 35f8fa92-29dd-4040-9d0d-0b07bbd7ca0b
spec:
aws:
nameOrID: xgboost-endpoint
kubernetes:
group: sagemaker.services.k8s.aws
kind: Endpoint
metadata:
name: xgboost-endpoint
status:
conditions:
- status: 'True'
type: ACK.Adopted
```
リソースがクラスターに存在することを確認します。
```
kubectl describe endpoints.sagemaker xgboost-endpoint
```
### HostingAutoscalingPolicy リソース
`HostingAutoscalingPolicy` (HAP) リソースは、複数の Application Auto Scaling リソース (`ScalableTarget` と `ScalingPolicy`) で構成されています。ACK で HAP リソースを採用する場合は、まず [Application Auto Scaling コントローラー](https://github.com/aws-controllers-k8s/applicationautoscaling-controller)をインストールします。HAP リソースを採用するには、`ScalableTarget` と `ScalingPolicy` の両方のリソースを採用する必要があります。これらのリソースのリソース識別子は、`HostingAutoscalingPolicy` リソースのステータス (`status.ResourceIDList`) で確認できます。
### HostingDeployment リソース
`HostingDeployment` リソースは、複数の SageMaker AI リソース (`Endpoint`、`EndpointConfig`、各 `Model`) で構成されます。ACK で SageMaker エンドポイントを採用する場合は、`Endpoint`、`EndpointConfig` と各 `Model` を個別に採用する必要があります。`Endpoint`、`EndpointConfig`、`Model` の名前は、`HostingDeployment` リソースのステータス (`status.endpointName`、`status.endpointConfigName`、`status.modelNames`) にあります。
サポートされているすべての SageMaker AI リソースのリストについては、「[ACK API リファレンス](https://aws-controllers-k8s.github.io/community/reference/)」を参照してください。
## 古いリソースをクリーンアップする
最新の SageMaker Operators for Kubernetes がリソースを採用したら、古いオペレーターをアンインストールして古いリソースをクリーンアップできます。
### ステップ 1: 古いオペレーターをアンインストールする
古いオペレータをアンインストールするには、「[オペレーターを削除する](kubernetes-sagemaker-operators-end-of-support.md#delete-operators)」を参照してください。
**警告**
古いリソースを削除する前に、古いオペレーターをアンインストールします。
### ステップ 2: ファイナライザーを取り除いて古いリソースを削除する
**警告**
古いリソースを削除する前に、必ず古いオペレーターをアンインストールします。
古いオペレータをアンインストールしたら、ファイナライザーを明示的に削除して古いオペレータリソースを削除する必要があります。次のサンプルスクリプトは、特定の名前空間で古いオペレーターが管理していたトレーニングジョブをすべて削除する方法を示しています。追加のリソースが新しいオペレーターに採用された後、同様のパターンを使用して削除できます。
**注記**
リソースを取得するには、フルリソース名を使用する必要があります。例えば、`kubectl get trainingjob` ではなく `kubectl get trainingjobs.sagemaker.aws.amazon.com` を使用します。
```
namespace=sagemaker_namespace
training_jobs=$(kubectl get trainingjobs.sagemaker.aws.amazon.com -n $namespace -ojson | jq -r '.items | .[] | .metadata.name')
for job in $training_jobs
do
echo "Deleting $job resource in $namespace namespace"
kubectl patch trainingjobs.sagemaker.aws.amazon.com $job -n $namespace -p '{"metadata":{"finalizers":null}}' --type=merge
kubectl delete trainingjobs.sagemaker.aws.amazon.com $job -n $namespace
done
```
## 最新の SageMaker AI Operators for Kubernetes を使用する
最新の SageMaker Operators for Kubernetes の使用に関する詳細なガイドについては、「[SageMaker AI Operators for Kubernetes を使用する](kubernetes-sagemaker-operators-ack.md#kubernetes-sagemaker-operators-ack-use)」を参照してください。