インストール前にモデル接続性、クレデンシャル、証明書、設定を検証して、Bob オンプレミスをデプロイする前にモデルゲートウェイの問題を特定して解決します。

Bob オンプレミスをインストールする前に、モデルエンドポイント、認証クレデンシャル、TLS 証明書、モデルゲートウェイ設定がターゲット OpenShift クラスターから正しく設定されアクセス可能であることを確認してください。これらの検証チェックを実行することで、デプロイ前に接続の問題、無効なクレデンシャル、証明書信頼の問題、設定エラーを特定でき、インストールの失敗とトラブルシューティングの手間を減らすことができます。

bobctl install を実行する前にこのチェックリストを確認して、設定の漏れを早期に発見してください。

モデルエンドポイントへの接続テスト

Bob コンポーネントがデプロイされる前に、OpenShift クラスターが各モデルエンドポイントに到達できることを確認します。ターゲット名前空間に一時的なデバッグ Pod を起動して、HTTPS の到達可能性を直接テストします。

# openai_compatible
oc run curl-test --image=curlimages/curl --restart=Never --rm -it -- \
  curl -v https://<model-endpoint>/v1/models

# bedrock
oc run curl-test --image=curlimages/curl --restart=Never --rm -it -- \
  curl -k https://bedrock.<AWS_REGION>.amazonaws.com/foundation-models \
  --aws-sigv4 "aws:amz:${REGION}:bedrock" \
  --user "$AWS_ACCESS_KEY_ID:$AWS_SECRET_ACCESS_KEY"

openai_compatible エンドポイントの場合は、モデルゲートウェイ設定の base_url 値に対してテストします。エアギャップまたはプライベートインフラの場合、外部への到達可能性がないため、これが接続を検証する唯一の方法です。

認証の検証

クレデンシャルを config.yaml のシークレットとしてエンコードする前に検証してください。不正なクレデンシャルは Inference Service の起動失敗を引き起こし、多くの場合、不可解なログメッセージとなります。

openai_compatible — デバッグ Pod から API キーを直接テストします。

curl -s https://<base_url>/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>" | jq '.data[].id'

bedrock — config.yaml に追加する前に AWS_ACCESS_KEY と AWS_SECRET_ACCESS_KEY の値を AWS CLI で検証します。
```
aws bedrock list-foundation-models --region us-east-1
```
vertex — GEMINI_CREDENTIALS の base64 値をデコードして、提供する前に有効なサービスアカウント JSON であることを確認します。
```
base64 -d <<< "$GEMINI_CREDENTIALS" | jq '.type'
# 期待される出力: "service_account"
```

TLS 証明書の検証

openai_compatible エンドポイントで ca_cert_pem を使用している場合は、シークレットとして提供する前に証明書を検証してください。

証明書が PEM エンコードされており期限切れでないことを確認します。

echo "<cert content>" | openssl x509 -noout -dates

証明書がエンドポイントの CA チェーンに一致することを確認します。

openssl s_client -connect <host>:<port> -CAfile ca.pem

警告:

insecure_skip_verify: true は初期接続デバッグ中の一時的な使用のみに使用できます。本番環境に移行する前に削除してください。ca_cert_pem が bob.modelGateway.secrets に存在しない環境変数を参照している場合、Inference Service は正常に起動しますが、推論時に TLS が失敗します。

モデルディスカバリーの検証

プロバイダーブロックの model ID がプロバイダーが公開しているものと完全に一致することを確認します。不一致は起動時ではなく推論時に 404 またはモデルが見つからないエラーを引き起こします。

openai_compatible エンドポイントの場合は、インストール前に利用可能なモデル ID を確認します。

curl -s https://<base_url>/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer <api_key>" | jq '.data[].id'

一般的な設定ミスのチェック

設定ミス	症状	チェック
モデル設定のシークレット名が `config.yaml` の `secrets` ブロックのキーと一致しない	起動時ではなくリクエスト時に認証失敗	モデル設定のすべての `env.*` 参照と `bob.modelGateway.secrets` キーを比較する
`GEMINI_CREDENTIALS` が base64 エンコードされていない	起動時に Vertex プロバイダーがクレデンシャルの解析に失敗	`base64 -d <<< "$VALUE"` を実行して、`"type": "service_account"` を持つ有効な JSON であることを確認する
`base_url` に末尾の `/` またはパスサフィックスが含まれている	プロバイダーが 404 を返す	末尾のスラッシュを削除する — ゲートウェイ自身が `/v1/chat/completions` などのパスを追加します
`models` リストに重複した `model_name` 値	未定義のルーティング動作	設定全体ですべての `model_name` 値が一意であることを確認する
`bobctl install` を `--model-config` なしで実行	空のゲートウェイ、推論なし	`--model-config` が渡されており、ファイルが指定されたパスで読み取り可能であることを確認する
`ca_cert_pem` 環境変数がモデル設定で定義されているが `secrets` から欠落	推論時の TLS 失敗	モデル設定のすべての `env.*` 参照を `secrets` ブロックと相互確認する

インストール前の検証

モデルエンドポイントへの接続テスト

認証の検証

TLS 証明書の検証

モデルディスカバリーの検証

一般的な設定ミスのチェック

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