第2章 新機能および機能拡張
このセクションでは、Red Hat OpenShift AI の新機能と機能拡張を説明します。
2.1. 新機能
- 表形式のデータドリフト検出と KServe
Responsible AI スペースの継続的な進歩の一環として、ドリフト監視のバックエンドメトリクスのサポートが TrustyAI プロジェクトで利用できるようになりました。これらの機能は TrustyAI フレームワークに準拠し、安全で信頼性の高い AI 操作を確保します。
ドリフトの監視は、AI モデルのパフォーマンスと経時的に公平性を維持するために非常に重要です。最初にバックエンドメトリクスを実装することで、このリリースでは、包括的なドリフトの検出と監視のためのため、AI デプロイメントの信頼性とコンプライアンスを強化できます。今後の更新では、簡素化された対話のためにユーザーインターフェイスを使用してこれらの機能が拡張されます。
- バイアスと公平性の監視
- TrustyAI を使用すると、データサイエンティストは、バイアと公平性のためにデプロイされたモデルを評価できるようになりました。更新には、バックエンド機能とダッシュボードの視覚化の両方が含まれます。
- 分散ワークロードでの異種クラスターのサポート
データサイエンティストは、ワークロードの要件に基づいて特定のキューを選択できるようになり、リソースに制約のある環境での効率が向上しました。管理者は、クラスターおよびデータサイエンスプロジェクトごとにこれらのワークロードキューを設定できます。
さらに、ダッシュボードは、異種クラスター内のすべてのキューでの可視性をサポートするようになりました。各ワークロードに割り当てられたキューとリソースの詳細の両方を表示し、ワークロードの分散に対する明確な洞察を提供できます。