第3章 OpenShift AI をアップグレードするための要件

OpenShift AI をアップグレードする場合は、次のタスクを完了する必要があります。

DataScienceCluster オブジェクト内のコンポーネントを確認する

Red Hat OpenShift AI をアップグレードする場合、アップグレードプロセスでは、以前の DataScienceCluster オブジェクトの値が自動的に使用されます。

アップグレード後、Web コンソールを使用した Red Hat OpenShift AI コンポーネントのインストールステータスの更新 の説明に従って、DataScienceCluster オブジェクトを検査し、必要に応じてコンポーネントのステータスを更新する必要があります。

データサイエンスパイプラインの移行

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 をアップグレードする前に、既存の Data Science Pipelines 1.0 インスタンスを手動で移行する必要があります。詳細は、Data Science Pipelines 2.0 への移行 を参照してください。

KServe 要件に対処する

大規模モデルを提供するためにシングルモデルサービングプラットフォームが使用する KServe コンポーネントの場合は、次の要件を満たす必要があります。

OdhDashboardConfig リソースと対話するワークフローの更新

以前は、クラスター管理者は、OdhDashboardConfig リソースの groupsConfig オプションを使用して、OpenShift AI ダッシュボードにアクセスできる OpenShift グループ (管理者と非管理者の両方) を管理していました。OpenShift AI 2.17 以降、この機能は Auth リソースに移動されました。OdhDashboardConfig と対話するワークフロー (GitOps ワークフローなど) がある場合は、代わりに Auth リソースを参照するように更新する必要があります。

Kueue を更新する

OpenShift AI では、クラスター管理者は Kueue を使用して分散ワークロードのクォータ管理を設定します。

OpenShift AI 2.17 以前からアップグレードすると、MultiKueue カスタムリソース定義 (CRD) のバージョンが v1alpha1 から v1beta1 に変更になります。

ただし、kueue コンポーネントが Managed に設定されている場合、Red Hat OpenShift AI Operator はアップグレード中に v1alpha1 MultiKueue CRD を自動的に削除しません。その後、Kueue コンポーネントのデプロイメントは、default-dsc DataScienceCluster カスタムリソースに示されているようにブロックされ、kueueReady 条件の値は False に設定されたままになります。

この問題は次のように解決できます。

Red Hat OpenShift AI Operator は Kueue Controller を起動し、Kueue は自動的に v1beta1 MultiKueue CRD を作成します。default-dsc DataScienceCluster カスタムリソースでは、kueueReady 条件が True に変わります。kueue-controller-manager-<pod-id> Pod が Running であることを確認する方法については、分散ワークロードコンポーネントのインストール を参照してください。