Red Hat Summit6.2. 削除された機能
6.2.1. データサイエンスパイプライン v1 のサポートの削除
これまで、OpenShift AI のデータサイエンスパイプラインは KubeFlow Pipelines v1 をベースにしていました。データサイエンスパイプラインは現在、異なるワークフローエンジンを使用する KubeFlow Pipelines v2 をベースにしています。OpenShift AI では、デフォルトで Data Science Pipelines 2.0 が有効化され、デプロイされます。
Data Science Pipelines 1.0 リソースは、OpenShift AI によってサポートも管理もされなくなりました。ダッシュボードまたは KFP API サーバーから、Data Science Pipelines 1.0 に基づくパイプラインの詳細をデプロイ、表示、または編集することはできなくなりました。
OpenShift AI は、既存の Data Science Pipelines 1.0 インスタンスを 2.0 に自動的に移行しません。OpenShift AI をアップグレードした後に Data Science Pipelines 2.0 で既存のパイプラインとワークベンチを使用する場合は、2024.1 ノートブックイメージバージョンを使用するようにワークベンチを更新してから、パイプラインを Data Science Pipelines 1.0 から 2.0 に手動で移行する必要があります。詳細は、データサイエンスパイプライン 2.0 への移行 を 参照してください。
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、お客様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 へ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。
6.2.2. Elyra パイプラインで実行される Python スクリプトのパイプラインログは S3 に保存されない
Elyra パイプラインで実行されている Python スクリプトのログは、S3 互換ストレージに保存されなくなりました。OpenShift AI バージョン 2.11 以降では、OpenShift AI ダッシュボードのパイプラインログビューアーでこれらのログを表示できます。
この変更を有効にするには、2024.1 または 2024.2 ワークベンチイメージで提供されている Elyra ランタイムイメージを使用する必要があります。
古いバージョンのワークベンチイメージがある場合は、プロジェクトワークベンチの更新 の説明に従って、Version selection フィールドを 2024.1 または 2024.2 に更新します。
ワークベンチイメージバージョンを更新すると、パイプラインの既存のランタイムイメージの選択がすべて消去されます。ワークベンチのバージョンを更新したら、ワークベンチ IDE を開き、パイプラインのプロパティーを更新してランタイムイメージを選択します。
6.2.3. ワークベンチのバージョン 1.2 ノートブックコンテナーイメージのサポートを終了
ワークベンチを作成するときは、ワークベンチで使用するノートブックコンテナーイメージを指定します。OpenShift AI 2.5 以降では、新しいワークベンチを作成するときに、バージョン 1.2 のノートブックコンテナーイメージを選択できません。バージョン 1.2 ノートブックイメージですでに実行されているワークベンチは、引き続き正常に動作します。ただし、Red Hat では、最新のノートブックコンテナーイメージを使用するようにワークベンチを更新することを推奨します。
6.2.4. NVIDIA GPU Operator が NVIDIA GPU アドオンを置き換える
以前は、Graphics Processing Unit (GPU) が計算負荷の高いワークロードを支援できるようにするために、NVIDIA GPU アドオンをインストールしていました。OpenShift AI はこのアドオンをサポートしなくなりました。
GPU サポートを有効にするには、NVIDIA GPU Operator をインストールする必要があります。GPU Operator のインストール方法の詳細は、NVIDIA GPU Operator on Red Hat OpenShift Container Platform (外部) を参照してください。
6.2.5. Kubeflow Notebook Controller が JupyterHub を置き換える
OpenShift AI 1.15 以前では、ノートブックサーバー環境の作成と起動に JupyterHub が使用されていました。OpenShift AI 1.16 以降では、JupyterHub は含まれなくなり、その機能は Kubeflow Notebook Controller に置き換えられます。
この変更により、次の利点が得られます。
- ユーザーは、最初のリクエストがタイムアウトするまで 5 分以上待つのではなく、すぐにリクエストをキャンセルし、変更を加えて、リクエストを再試行できるようになりました。これは、たとえば、ノートブックサーバーが正しく起動しない場合など、要求が失敗したときに、ユーザーがそれほど長く待機しないことを意味します。
- このアーキテクチャーにより、1 人のユーザーが複数のノートブックサーバーセッションを持つことが妨げられなくなり、将来の機能の可能性が広がります。
- PostgreSQL データベース要件が削除されたことで、OpenShift AI での将来的な拡張環境サポートが可能になります。
ただし、この更新により、次の動作の変更も作成されます。
- IT 運用管理者の場合、現在、ノートブックサーバー管理インターフェイスでは、データサイエンティストユーザーのノートブックサーバーへのログインアクセスが許可されていません。これは、将来のリリースで追加される予定です。
- データサイエンティストの場合、JupyterHub インターフェイスの URL は無効になりました。OpenShift AI ダッシュボードを指すようにブックマークを更新します。
JupyterLab インターフェイスは変更されておらず、データサイエンティストは引き続き JupyterLab を使用して、通常どおりノートブックファイルを操作できます。
6.2.6. HabanaAI ワークベンチイメージの削除
HabanaAI 1.10 ワークベンチイメージのサポートが削除されました。OpenShift AI バージョン 2.14 以降の新規インストールには、HabanaAI ワークベンチイメージは含まれません。ただし、OpenShift AI を以前のバージョンからアップグレードする場合は、HabanaAI ワークベンチイメージは使用可能なままとなるため、既存の HabanaAI ワークベンチイメージは引き続き機能します。
