第3章 テクノロジープレビュー機能
このセクションでは、Red Hat OpenShift AI 2.11 のテクノロジープレビュー機能を説明します。テクノロジープレビュー機能は、Red Hat 製品サポートのサービスレベルアグリーメント (SLA) の対象外であり、機能的に完全ではないことがあります。Red Hat では、実稼働環境での使用を推奨していません。テクノロジープレビュー機能は、最新の製品機能をいち早く提供して、開発段階で機能のテストを行いフィードバックを提供していただくことを目的としています。
Red Hat のテクノロジープレビュー機能のサポート範囲に関する詳細は、テクノロジープレビュー機能のサポート範囲 を参照してください。
- RStudio Server ノートブックイメージ
RStudio Server ノートブックイメージを使用すると、R の統合開発環境である RStudio IDE にアクセスできます。R プログラミング言語は、データ分析と予測をサポートする統計コンピューティングとグラフィックスに使用されます。
RStudio Server ノートブックイメージを使用するには、まずシークレットを作成し、
BuildConfigをトリガーしてイメージをビルドします。次に、rstudio-rhel9イメージストリームを編集して OpenShift AI UI でイメージを有効にする必要があります。詳細は、RStudio Server ワークベンチイメージのビルド を参照してください。
免責事項: Red Hat は、OpenShift AI のワークベンチの管理をサポートしています。ただし、Red Hat は RStudio ソフトウェアのサポートを提供していません。RStudio Server は rstudio.org から入手できます。RStudio Server には RStudio のライセンス条項が適用されます。このサンプルワークベンチを使用する前に、ライセンス条項を確認してください。
- CUDA - RStudio Server ノートブックイメージ
CUDA - RStudio Server ノートブックイメージを使用すると、RStudio IDE および NVIDIA CUDA Toolkit にアクセスできます。RStudio IDE は、統計コンピューティングおよびグラフィックス用の R プログラミング言語の統合開発環境です。NVIDIA CUDA Toolkit を使用すると、GPU により高速化されたライブラリーと最適化ツールを使用して作業を強化できます。
CUDA - RStudio Server ノートブックイメージを使用するには、まずシークレットを作成し、
BuildConfigをトリガーしてイメージをビルドします。次に、rstudio-rhel9イメージストリームを編集して OpenShift AI UI でイメージを有効にする必要があります。詳細は、RStudio Server ワークベンチイメージのビルド を参照してください。
免責事項: Red Hat は、OpenShift AI のワークベンチの管理をサポートしています。ただし、Red Hat は RStudio ソフトウェアのサポートを提供していません。RStudio Server は rstudio.org から入手できます。RStudio Server には RStudio のライセンス条項が適用されます。このサンプルワークベンチを使用する前に、ライセンス条項を確認してください。
CUDA - RStudio Server ノートブックイメージには、NVIDIA CUDA テクノロジーが含まれています。CUDA のライセンス情報は、CUDA Toolkit のドキュメントで入手できます。このサンプルワークベンチを使用する前に、ライセンス条項を確認してください。
- code-server ワークベンチイメージ
Red Hat OpenShift AI に、
code-serverワークベンチイメージが追加されました。詳細は、GitHub の code-server を参照してください。code-serverワークベンチイメージを使用すると、さまざまな拡張機能を使用して新しい言語、テーマ、デバッガーを追加したり、追加サービスに接続したりして、ワークベンチ環境をカスタマイズできます。構文の強調表示、自動インデント、括弧の一致により、データサイエンス作業の効率も向上します。
Elyra ベースのパイプラインは、code-server ワークベンチイメージでは使用できません。
現在、code-server ワークブックイメージは Red Hat OpenShift AI 2.11 でテクノロジープレビュー機能として利用できます。この機能は OpenShift AI 2.6 で初めて導入されました。
