第8章 既知の問題

このセクションでは、Red Hat OpenShift AI の既知の問題と、これらの問題を回避する既知の方法を説明します。

RHOAIENG-15123 (RHOAIENG- 10790 および RHOAIENG-14265 としても記述)- アップグレード後にパイプラインスケジュールが失敗する

OpenShift AI 2.15 にアップグレードする場合、アップグレードの実行に失敗する前に存在していたデータサイエンスパイプラインスケジュール済み実行。タスク Pod にエラーメッセージが表示されます。

RHOAIENG-15033 - OpenShift AI のアップグレード後にモデルレジストリーインスタンスが再起動または更新されない

OpenShift AI をアップグレードすると、モデルレジストリーコンポーネントの既存のインスタンスが更新されないため、インスタンス Pod は Operator Pod によって参照されるイメージよりも古いイメージを使用します。

または、OpenShift コマンドラインインターフェイス(CLI)から以下を実行します。

RHOAIENG-15008 - 要求名のない CLI からバイアスメトリックを作成するとエラー

requestName パラメーターが設定されていない場合、ユーザーインターフェイスはバイアスメトリックを表示するときにエラーメッセージが表示される場合があります。ユーザーインターフェイスを使用して bias メトリクスを表示し、CLI を介して設定する場合は、ペイロード内に requestName パラメーターを指定する必要があります。

curl -sk -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" -X POST
      --location $TRUSTY_ROUTE/metrics/group/fairness/spd/request
      --header 'Content-Type: application/json'
      --data "{
                 \"modelId\": \"demo-loan-nn-onnx-alpha\",
                 \"protectedAttribute\": \"Is Male-Identifying?\",
                 \"privilegedAttribute\": 1.0,
                 \"unprivilegedAttribute\": 0.0,
                 \"outcomeName\": \"Will Default?\",
                 \"favorableOutcome\": 0,
                 \"batchSize\": 5000,
                 \"requestName\": \"My Request\"

RHOAIENG-14986: 誤ったパッケージパスにより copy_demo_nbs が失敗する

OpenShift AI SDK バージョン 0.22.0 では、SDK パッケージへの誤ったパスが原因で、CodeFlare SDK の copy_demo_nbs （） 関数が失敗します。この関数を実行すると、FileNotFound エラーが発生します。

import codeflare_sdk
import os
import pathlib
import shutil

nb_dir = os.path.join(os.path.dirname(codeflare_sdk.__file__), "demo-notebooks")
def copy_nbs(dir: str = "./demo-notebooks", overwrite: bool = False):
    # does dir exist already?
    if overwrite is False and pathlib.Path(dir).exists():
        raise FileExistsError(
            f"Directory {dir} already exists. Please remove it or provide a different location."
        )

    shutil.copytree(nb_dir, dir, dirs_exist_ok=True)

copy_nbs()

RHOAIENG-14552 - Workbench またはノートブック OAuth プロキシーが OCP 4.16 の FIPS で失敗する

FIPS 対応クラスターで OpenShift 4.16 以降を使用すると、内部コンポーネントの oauth-proxy と OpenShift ingress 間の接続が TLS ハンドシェイクエラーを出して失敗するため、実行中のワークベンチへの接続が失敗します。ワークベンチを開くと、ブラウザーに "Application is not available" 画面が表示され、追加の診断はありません。

RHOAIENG-14271 - Jupyter ノートブックを使用した Ray クラスターで異なる Python バージョンを使用すると互換性エラーが発生する

Jupyter ノートブックで Python バージョン 3.11 を使用して Ray クラスターを作成すると、クラスターはデフォルトで Ray バージョン 2.35 と Python バージョン 3.9 を含むワークベンチイメージに設定されます。Ray Python クライアントにはワークベンチ設定と一致する Python バージョンが必要であるため、この不一致により互換性エラーが発生する可能性があります。

RHOAIENG-14197 - CPU およびメモリーグラフのツールチップテキストが切り取られ、判読できない

Distributed Workloads Metrics ページの Project metrics タブにある Top resource-consuming distributed workloads セクションのCPU および Memory グラフにカーソルを合わせると、ツールチップテキストが切り取られ、判読できません。

RHOAIENG-14095 - OpenShift AI Operator のインストール後、ダッシュボードが一時的に利用できなくなる

OpenShift AI Operator をインストールした後、OpenShift AI ダッシュボードは約 3 分間使用できなくなります。その結果、Cannot read properties of undefined page が表示される場合があります。

RHOAIENG-13633 - モデルレジストリーの外部からモデルを最初にデプロイしないと、プロジェクトのサービスプラットフォームを設定できません

最初にモデルレジストリーの外部からモデルをデプロイせずに、プロジェクトのサービングプラットフォームを設定することはできません。

現在、プロジェクトでシングルモデルまたはマルチモデルサービングがすでに選択されていない限り、モデルレジストリーからプロジェクトにモデルをデプロイすることはできません。OpenShift AI UI からシングルモデルまたはマルチモデルサービングを選択する唯一の方法は、まずレジストリーの外部からモデルまたはモデルサーバーをデプロイすることです。

プロジェクトのサービングプラットフォームを選択したら、モデルレジストリーからそのプロジェクトにモデルをデプロイできます。

RHOAIENG-12233 - /v1/chat/completions エンドポイントを使用する場合は、chat_template パラメーターが必要

vLLM ServingRuntime for KServe ランタイムを設定し、/v1/chat/completions エンドポイントを使用してモデルをクエリーすると、モデルは次の 400 Bad Request エラーで失敗します。

As of transformers v4.44, default chat template is no longer allowed, so you must provide a chat template if the tokenizer does not define one

Transformers v4.44.2 は vLLM v0.5.5 に同梱されています。vLLM v0.5.5 以降では、/v1/chat/completions エンドポイントを使用してモデルをクエリーするときに、チャットテンプレートを提供する必要があります。

RHOAIENG-11024 - リソースエントリーが、opendatahub.io/managed アノテーションの削除後に消去される

コンポーネントデプロイメント YAML ファイルから opendatahub.io/managed アノテーションを手動で削除すると、ファイル内の resource エントリー値が消去される可能性があります。

RHOAIENG-8294 - OpenShift AI 2.8 をバージョン 2.10 以降にアップグレードするときに CodeFlare エラーが発生する

OpenShift AI 2.8 をバージョン 2.10 以降にアップグレードしようとすると、AppWrapper カスタムリソース定義 (CRD) バージョンとの不一致により、CodeFlare コンポーネントに関する次のエラーメッセージが表示されます。

ReconcileCompletedWithComponentErrors DataScienceCluster resource reconciled with component errors: 1 error occurred: * CustomResourceDefinition.apiextensions.k8s.io "appwrappers.workload.codeflare.dev" is invalid: status.storedVersions[0]: Invalid value: "v1beta1": must appear in spec.versions

RHOAIENG-7947 - KServe でのクエリー中にモデルの提供が失敗する

ModelMesh コンポーネントをインストールしてマルチモデルサービングプラットフォームを有効にしてから、KServe コンポーネントをインストールしてシングルモデルサービングプラットフォームを有効にすると、シングルモデルサービングプラットフォームにデプロイされたモデルへの推論リクエストが失敗する可能性があります。このような場合、推論リクエストは 404 - Not Found エラーを返し、odh-model-controller デプロイメントオブジェクトのログに Reconciler エラーメッセージが表示されます。

RHOAIENG-7716 - パイプライン条件グループのステータスが更新されない

dsl.lf などの条件グループを持つパイプラインを実行すると、パイプラインの実行が完了した後でも、UI にグループのステータスが Running と表示されます。

RHOAIENG-6486 - TensorFlow 2024.1 ノートブックイメージで Elyra JupyterLab エクステンションを使用している場合、Pod ラベル、アノテーション、許容値を設定できない

TensorFlow 2024.1 ノートブックイメージで Elyra JupyterLab エクステンションを使用する場合、実行されたパイプラインから Pod ラベル、アノテーション、許容値は設定できません。これは、kfp および tf2onnx パッケージとの依存関係の競合が原因です。

RHOAIENG-6435 - 分散ワークロードリソースがプロジェクトメトリクスに含まれていない

Distributed Workloads Metrics > Project metrics をクリックして Requested resources セクションを表示した場合は、許可されていない分散ワークロードのリソースが Requested by all projects 値から除外されています。

RHOAIENG-6409 - 実行が成功しても、パイプラインログに Cannot save paramete エラーが表示される

Data Science Pipelines 2.0 を使用してパイプラインを複数回実行すると、パイプラインの実行が成功してもパイプラインログに Cannot save parameter エラーが表示されます。これらのエラーは無視しても問題ありません。

RHOAIENG-12294 (以前は RHOAIENG-4812 として文書化されていました) - 分散ワークロードメトリクスから GPU メトリクスが除外される

この OpenShift AI リリースでは、分散ワークロードメトリクスから GPU メトリクスが除外されます。

RHOAIENG-4570 - 既存の Argo Workflows インストールがインストールまたはアップグレードと競合する

Data Science Pipelines 2.0 には、Argo Workflows のインストールが含まれています。OpenShift AI は、この Argo Workflows インストールの顧客による直接使用をサポートしていません。Data Science Pipelines 2.0 を備えた OpenShift AI をインストールまたはアップグレードするには、クラスターに Argo Workflows がインストールされていないことを確認してください。詳細は、Data Science Pipelines 2.0 の有効化 を参照してください。

RHOAIENG-3913 - Red Hat OpenShift AI Operator が、エラーとともに Degrade 状態を False と誤表示する

OpenShift AI Operator が使用する DataScienceCluster (DSC) オブジェクトで KServe コンポーネントを有効にし、依存する Red Hat OpenShift Service Mesh および Red Hat OpenShift Serverless Operators をインストールしていない場合、DSC オブジェクトの kserveReady 条件は、KServe の準備ができていないことを正しく示します。しかし、Degraded 状態では False の値が誤って表示されます。

RHOAIENG-3025 - OVMS が要求するディレクトリーレイアウトが KServe StoragePuller レイアウトと競合する

OpenVINO Model Server (OVMS) ランタイムを使用してシングルモデルサービングプラットフォーム (KServe を使用) にモデルをデプロイすると、OVMS が要求するディレクトリーレイアウトと KServe で使用されるモデル取得ロジックのレイアウトの間に不一致が生じます。具体的には、OVMS はモデルファイルを /<mnt>/models/1/ ディレクトリーに配置することを要求しますが、KServe はモデルファイルを /<mnt>/models/ ディレクトリーに配置します。

KServe は、指定したパスのサブディレクトリーからモデルファイルを取得します。この場合、KServe は S3 互換ストレージの /<s3_storage_bucket>/models/1/ ディレクトリーからモデルファイルを正しく取得します。

RHOAIENG-3018 - KServe 上の OVMS がダッシュボードに正しいエンドポイントを公開しない

OpenVINO Model Server (OVMS) ランタイムを使用してシングルモデルサービングプラットフォームにモデルをデプロイした場合、デプロイしたモデルの Inference endpoint フィールドに表示される URL が不完全なものになります。

RHOAIENG-2759 - プロジェクトにセキュリティーで保護されたモデルサーバーと通常のモデルサーバーの両方が存在する場合、モデルのデプロイメントが失敗する

1 つのサーバーがトークン認証を使用し、もう 1 つのサーバーが認証を使用しないプロジェクトで 2 番目のモデルサーバーを作成すると、2 番目のモデルのデプロイメントが開始できない場合があります。

RHOAIENG-2602 - ModelMesh Pod の再起動により、"平均応答時間" のサーバーメトリクスグラフに複数の行が表示される

ModelMesh Pod が再起動されると、平均応答時間 のサーバーメトリクスグラフに複数の行が表示されます。

RHOAIENG-2585 - クラスターで UWM が有効になっていない場合、UI にエラー/警告が表示されない

クラスターで User Workload Monitoring (UWM) が 無効化 されている場合、Red Hat OpenShift AI はユーザーに正しく警告しません。UWM は、モデルメトリクスが正しく機能するために必要です。

RHOAIENG-2555 - フォームでサービングランタイムを変更すると、モデルフレームワークセレクターがリセットされない

Deploy model ダイアログを使用してシングルモデルサービングプラットフォームにモデルをデプロイするときに、ランタイムとサポートされているフレームワークを選択した後で別のランタイムに切り替えても、既存のフレームワークの選択がリセットされません。そのため、選択したランタイムでサポートされていないフレームワークを使用してモデルをデプロイできます。

RHOAIENG-2468 - KServe と同じプロジェクト内のサービスが OpenShift でアクセスできなくなる場合がある

シングルモデルサービングプラットフォーム (KServe を使用) にデプロイされたモデルを含むデータサイエンスプロジェクトに OpenShift AI 以外のサービスをデプロイする場合、サービスのアクセシビリティーが、OpenShift クラスターのネットワーク設定の影響を受ける可能性があります。これは、OVN-Kubernetes ネットワークプラグイン をホストのネットワーク namespace と組み合わせて使用している場合に、特に起こりやすくなります。

RHOAIENG-2228 - 間隔が 15 秒に設定されている場合、パフォーマンスメトリクスグラフが絶えず変化する

モデルメトリクス画面の Endpoint performance タブで、Refresh interval を 15 秒に、Time range を 1 時間に設定すると、グラフの結果は連続的に変化します。

RHOAIENG-2183 - エンドポイントのパフォーマンスグラフに間違ったラベルが表示される場合がある

モデルメトリクス画面の Endpoint performance タブで、グラフツールチップに誤ったラベルが表示される場合があります。

RHOAIENG-1919 - Model Serving ページが、デプロイメント直後にモデルルート URL の取得または報告に失敗する

OpenShift AI ダッシュボードからモデルをデプロイすると、システムは次の警告メッセージを表示し、モデルの Status 列には OK または緑色のチェックマークが付き、成功したことを示します。

Failed to get endpoint for this deployed model. routes.rout.openshift.io"<model_name>" not found

RHOAIENG-404 - OpenShift AI のダッシュボードで、Enabled ページではなく No Components Found というページがランダムに表示される

Red Hat OpenShift AI ダッシュボードにアクセスすると、No Components Found というページが表示される場合があります。

RHOAIENG-1128 - ワークベンチに接続されていない永続ボリューム (PV) のサイズを増やそうとすると、不明確なエラーメッセージが表示される

ワークベンチに接続されていない永続ボリューム (PV) のサイズを増やそうとすると、不明確なエラーメッセージが表示されます。

RHOAIENG-545 - JupyterLab パイプラインエディターで汎用のデフォルトノードランタイムイメージを指定できない

JupyterLab IDE パイプラインエディターで Elyra パイプラインを編集し、PIPELINE PROPERTIES タブをクリックして、Generic Node Defaults セクションまでスクロールして Runtime Image フィールドを編集した場合、変更は保存されません。

RHOAIENG-497 - DSCI を削除すると、OpenShift Service Mesh CR がユーザーへの通知なしに削除される

DSCInitialization リソースを削除すると、OpenShift Service Mesh CR も削除されます。警告メッセージは表示されません。

RHOAIENG-282 - 必要なリソースが利用できない場合、ワークロードはディスパッチすべきではない

場合によっては、単一マシンインスタンスに RayCluster を正常にプロビジョニングするために十分なリソースがない場合でも、ワークロードがディスパッチされることがあります。AppWrapper CRD は Running 状態のままであり、関連する Pod は無期限に Pending 状態になります。

RHOAIENG-131 - InferenceService が Loaded と報告した後、gRPC エンドポイントが適切に応答しない

多数の InferenceService インスタンスが生成され、リクエストがダイレクトされると、Service Mesh Control Plane (SMCP) が応答しなくなります。InferenceService インスタンスのステータスは Loaded ですが、gRPC エンドポイントへの呼び出しはエラーとともに返されます。

RHOAIENG-130 - モデルが起動されたばかりの場合の同期の問題

KServe コンテナーのステータスが Ready の場合、TGIS コンテナーの準備ができていなくてもリクエストは受け入れられます。

RHOAIENG-3115 - モデルが準備完了として表示された後も数秒間クエリーできない

マルチモデルサービングプラットフォームを使用してデプロイされたモデルは、ダッシュボードに Ready と表示されてもクエリーに応答しない場合があります。モデルエンドポイントにクエリーを実行すると、“Application is not available" という応答が表示されることがあります。

RHOAIENG-1619 (以前は DATA-SCIENCE-PIPELINES-165 として記録されていた問題) - S3 バケットが書き込み可能でない場合の不適切なエラーメッセージ

データ接続を設定し、S3 バケットが書き込み可能でない場合にパイプラインをアップロードしようとすると、Failed to store pipelines というエラーメッセージが表示されますが、有用ではありません。

RHOAIENG-1207 (以前は ODH-DASHBOARD-1758 として記録されていた問題) - OOTB カスタムサービングランタイムを数回複製するときにエラーが発生する

モデルサービングランタイムを複数回複製すると、複製が失敗し、Serving runtime name "<name>" already exists というエラーメッセージが表示されます。

RHOAIENG-1201 (以前は ODH-DASHBOARD-1908 として記録されていた問題) - 空の環境変数でワークベンチを作成できない

ワークベンチを作成するときに、Add variable をクリックしてもリストから環境変数のタイプを選択しないと、ワークベンチを作成できません。このフィールドは必須としてマークされておらず、エラーメッセージも表示されません。

RHOAIENG-432 (以前は RHODS-12928 として記録されていた問題) - サポートされていない文字を使用すると、複数のダッシュを含む Kubernetes リソース名が生成される場合がある

リソースを作成し、サポートされていない文字を名前として指定すると、各スペースがダッシュに置き換えられ、他のサポートされていない文字が削除されるため、リソース名が無効になる可能性があります。

RHOAIENG-226 (以前は RHODS-12432 として記録されていた問題) - notebook-culler ConfigMap を削除すると、ダッシュボードに Permission Denied と表示される

redhat-ods-applications namespace で notebook-controller-culler-config ConfigMap を削除すると、OpenShift AI ダッシュボードの Cluster Settings ページへの変更を保存できなくなります。保存操作は、HTTP request has failed というエラーで失敗します。

RHOAIENG-133 - ノートブックの再起動後、既存のワークベンチが Elyra パイプラインを実行できない

Elyra JupyterLab エクステンションを使用して JupyterLab 内でデータサイエンスパイプラインを作成および実行し、ワークベンチを作成してワークベンチ内でノートブックイメージを指定した 後に パイプラインサーバーを設定すると、ノートブックを再起動した後でもパイプラインを実行できません。

RHOAIENG-11 - 個別にインストールされた CodeFlare Operator のインスタンスはサポートされていない

Red Hat OpenShift AI では、CodeFlare Operator はベース製品に含まれており、別個の Operator には含まれていません。Red Hat またはコミュニティーから個別にインストールされた CodeFlare Operator のインスタンスはサポートされていません。

RHODS-12798 - Pod が "unable to init seccomp" エラーで失敗する

seccomp メモリーリークを引き起こす既知のカーネルバグが原因で、Pod は Running のステータスではなく CreateContainerError ステータスまたは Pending ステータスで失敗します。Pod が失敗した namespace でイベントをチェックするか、oc describe pod コマンドを実行すると、以下のエラーが表示されます。

runc create failed: unable to start container process: unable to init seccomp: error loading seccomp filter into kernel: error loading seccomp filter: errno 524

KUBEFLOW-177 - OAuth-proxy で転送されないアプリケーションのベアラートークン

アプリケーションの内部認証メカニズムがベアラートークンに基づいている場合、アプリケーションをカスタムワークベンチイメージとして使用できません。OAuth プロキシー設定によりヘッダーからベアラートークンが削除されるため、アプリケーションは適切に動作できなくなります。

NOTEBOOKS-210 - Jupyter でノートブックを PDF ファイルとしてエクスポートできない

Jupyter でノートブックを PDF ファイルとしてエクスポートすると、エラーが発生してエクスポートプロセスが失敗します。

RHOAIENG-1210 (以前は ODH-DASHBOARD-1699 として記録されていた問題) - すべての設定変更に対してワークベンチが自動的に再起動しない

設定の変更を加えるとワークベンチが再起動されることを示す警告メッセージが、ワークベンチの設定の編集時に表示されます。次の場合、ワークベンチは自動的に再起動しないため、この警告は誤解を招きます。

RHOAIENG-1208 (以前は ODH-DASHBOARD-1741 として記録されていた問題) - 名前が数字で始まるワークベンチを作成できない

名前が数字で始まるワークベンチを作成しようとすると、ワークベンチは起動しません。

KUBEFLOW-157: OpenShift AI ダッシュボードからすでにログアウトしている場合、JupyterLab からのログアウトが機能しない

JupyterLab からログアウトする前に OpenShift AI ダッシュボードからログアウトすると、JupyterLab から正常にログアウトされません。たとえば、Jupyter ノートブックの URL がわかっている場合は、これをブラウザーで再度開くことができます。

RHODS-9789: データベース名またはユーザー名フィールドにダッシュがあるカスタムデータベースが含まれる場合はパイプラインサーバーは起動に失敗する

カスタムデータベースを使用するパイプラインサーバーを作成する場合、dbname フィールドまたは username フィールドに設定した値にダッシュが含まれていると、パイプラインサーバーは起動に失敗します。

RHOAIENG-580 (以前は RHODS-9412 として記録されていた問題) - 編集権限を持つユーザーがワークベンチを作成した場合、Elyra パイプラインが実行に失敗する

プロジェクトの編集権限を付与されたユーザーがプロジェクトワークベンチを作成すると、そのユーザーには次の動作が表示されます。

RHODS-7718: ダッシュボード権限のないユーザーは、実行中のノートブックとワークベンチを無期限に使用し続けることができる

Red Hat OpenShift AI 管理者がユーザーの権限を取り消しても、引き続きユーザーは実行中のノートブックとワークベンチを無期限で使用できます。

RHOAIENG-1157 (以前は RHODS-6955 として記録されていた問題) - ワークベンチを編集しようとするとエラーが発生することがある

ワークベンチの編集時に、以下のようなエラーが発生する可能性があります。

Error creating workbench
Operation cannot be fulfilled on notebooks.kubeflow.org "workbench-name": the object has been modified; please apply your changes to the latest version and try again

RHOAIENG-1152 (以前は RHODS-6356 として記録されていた問題) - ダッシュボードにログインしたことがないユーザーのノートブック作成プロセスが失敗する

ダッシュボードのノートブック Administration ページには、OpenShift のユーザーグループと管理者グループに属するユーザーが表示されます。ただし、管理者がダッシュボードにログインしたことのないユーザーに代わってノートブックサーバーを起動しようとすると、サーバーの作成プロセスが失敗し、次のエラーメッセージが表示されます。

Request invalid against a username that does not exist.

RHODS-5763: ノートブックの選択時に誤ったパッケージバージョンが表示される

Start a notebook server ページには、Anaconda ノートブックイメージの正しくないバージョン番号が表示されます。

RHODS-5543: NVIDIA GPU Operator を使用すると、Node Autoscaler によって必要以上のノードが作成される

使用可能なリソースが不十分なために Pod をスケジュールできないと、Node Autoscaler は新しいノードを作成します。新しく作成されたノードが関連する GPU ワークロードを受け取るまで、遅延があります。したがって、Pod をスケジュールすることはできず、Node Autoscaler は、ノードの 1 つが GPU ワークロードを受け取る準備ができるまで、追加の新しいノードを継続的に作成します。この問題の詳細は、Red Hat ナレッジベースのソリューション記事 NVIDIA GPU Operator を使用すると、Node Autoscaler によって必要以上のノードが作成される を参照してください。

RHOAIENG-1137 (以前は RHODS-5251 として記録されていた問題) - ノートブックサーバー管理ページに権限へのアクセスを失ったユーザーが表示される

以前に Jupyter でノートブックサーバーを起動したユーザーがその権限を失った場合 (たとえば、OpenShift AI 管理者がユーザーのグループ設定を変更したり、許可されたグループからユーザーを削除したりした場合)、管理者は引き続きサーバーの Administration ページでユーザーのノートブックサーバーを表示します。その結果、管理者は、権限が取り消されたユーザーに属するノートブックサーバーを再起動できるようになります。

RHODS-4799: Tensorboard を表示するには手動の手順が必要

TensorFlow または PyTorch ノートブックイメージを使用しており、TensorBoard を使用してデータを表示する場合に、ノートブック環境に環境変数を追加して、独自のコードで使用する環境変数をインポートするといった手作業の手順が必要です。

RHODS-4718: Intel® oneAPI AI Analytics Toolkits のクイックスタートが、存在しないサンプルノートブックを参照している

ダッシュボードの Resources ページにある Intel® oneAPI AI アナリティクスツールキットクイックスタートでは、手順の一部としてサンプルノートブックをロードする必要がありますが、関連するリポジトリーに存在しないノートブックを参照しています。

RHODS-4627 - Anaconda Professional Edition のライセンスを検証する CronJob が一時停止し、毎日実行されない

Anaconda Professional Edition のライセンスを検証する CronJob が、OpenShift AI Operator によって自動的に一時停止されます。その結果、CronJob がスケジュールどおりに毎日実行されなくなります。さらに、Anaconda Professional Edition のライセンスの有効期限が切れると、Anaconda Professional Edition は OpenShift AI ダッシュボードで無効と示されません。

RHOAIENG-1141 (以前は RHODS-4502 として記録されていた問題) - ダッシュボード上の NVIDIA GPU Operator タイルに不必要にボタンが表示される

NVIDIA GPU Operator がインストールされると、Jupyter で GPU が自動的に使用可能になります。したがって、Explore ページの Nvidia GPU Operator タイルにある Enable ボタンは不要です。さらに、Enable ボタンをクリックすると、Operator がインストールされていない場合でも、NVIDIA GPU Operator タイルが Enabled ページに移動します。

RHOAIENG-1135 (以前は RHODS-3985 として記録されていた問題) - ISV Operator のアンインストール後、ダッシュボードに Enabled ページのコンテンツが表示されない

ISV Operator をアンインストールすると、ダッシュボードの Enabled ページにコンテンツが表示されません。代わりに、以下のエラーが表示されます。

Error loading components
HTTP request failed

RHODS-3984: ノートブックの選択時に誤ったパッケージバージョンが表示される

OpenShift AI インターフェイスで、Start a notebook server ページに、oneAPI AI Analytics Toolkit ノートブックイメージに含まれる JupyterLab パッケージおよび Notebook パッケージの誤ったバージョン番号が表示されます。このページには、このイメージが使用する Python バージョンの誤った値が表示される場合もあります。

RHODS-2956: ノートブックインスタンスの作成時にエラーが発生する可能性がある

Jupyter でノートブックインスタンスを作成すると、Directory not found エラーが断続的に表示されます。このエラーメッセージは、Dismiss をクリックすると無視できます。

RHOAING-1147 (以前は RHODS-2881 として記録されていた問題) - ダッシュボード上のアクションが明確に表示されない

無効になったアプリケーションのライセンスを再検証し、無効になったアプリケーションのタイルを削除するダッシュボードアクションは、ユーザーには明確に表示されません。これらのアクションは、ユーザーがアプリケーションタイルの Disabled ラベルをクリックすると表示されます。その結果、意図したワークフローがユーザーにとって明確でない場合があります。

RHOAIENG-1134 (以前は RHODS-2879 として記録されていた問題) - ライセンス再検証アクションが不必要に表示される

無効になったアプリケーションのライセンスを再検証するダッシュボードアクションは、ライセンス検証またはアクティベーションシステムがないアプリケーションでは不要に表示されます。さらに、ユーザーが再検証できないライセンスを再検証しようとしても、アクションを完了できない理由を示すフィードバックが表示されません。

RHOAIENG-2305 (以前は RHODS-2650 として記録されていた問題) - Pachyderm のデプロイ中にエラーが発生することがある

Pachyderm Operator のインスタンスを作成すると、Webhook エラーが断続的に表示され、作成プロセスを正常に開始できなくなります。Webhook エラーは、Pachyderm Operator がヘルスチェックに失敗して再起動したか、Operator プロセスがコンテナーに割り当てられたメモリー制限を超えてメモリー不足 (OOM) キルをトリガーしたことを示しています。

RHODS-2096 - IBM Watson Studio は OpenShift AI で利用できない

IBM Watson Studio は、OpenShift AI が OpenShift Dedicated 4.9 以降にインストールされている場合は使用できません。これは、OpenShift Dedicated のこれらのバージョンと互換性がないためです。

RHODS-1888 - アンインストール後も OpenShift AI ハイパーリンクが表示される

OpenShift AI アドオンが OpenShift Dedicated クラスターからアンインストールされても、OpenShift AI インターフェイスへのリンクはアプリケーション起動メニューに表示されたままになります。OpenShift AI は利用できなくなっているため、このリンクをクリックすると "Page Not Found" エラーが発生します。