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2.2. 機能拡張

2.2.1. Red Hat OpenShift AI 2.16.2 の機能拡張(2025)
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vLLM Gaudi から 1.20 リリースへのアップグレード
VLLM は、Intel Gaudi Operator のバージョン 1.20 をサポートするようになりました。その結果、ユーザーは Large Language Models (LLM)の vLLM ランタイムと効率的なデプロイメントを利用できます。

2.2.2. Red Hat OpenShift AI 2.16.1 の機能拡張(2025 年 1 月)
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本リリースでは機能拡張はありません。

2.2.3. Red Hat OpenShift AI 2.16.0 の機能拡張(2024 年 12 月)
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カスタム接続タイプ
管理者は強化された接続機能を使用して、データベースなどのデータソースへのカスタム接続を設定できます。そのため、ユーザーはモデル開発のためにデータに簡単にアクセスできます。さらに、ユーザーは、URI ベースのリポジトリー用の組み込み接続タイプにより、モデルサービングのために Hugging Face などのリポジトリーからモデルにアクセスできます。
NVIDIA Triton Inference Server バージョン 24.10 ランタイム: 追加のモデルでテストおよび検証済み

NVIDIA Triton Inference Server バージョン 24.10 ランタイムは、KServe (REST および gRPC) と ModelMesh (REST) の両方について、次のモデルでテスト済みです。

  • Forest Inference Library (FIL)
  • Python
  • TensorRT
分散ワークロード: 追加のトレーニングイメージがテストおよび検証済み

いくつかの追加のトレーニングイメージがテストおよび検証済みです。

  • ROCm 互換の KFTO クラスターイメージ

    新しい ROCm 互換の KFTO クラスターイメージ quay.io/modh/training:py311-rocm61-torch241 がテストおよび検証済みです。このイメージは、ROCm 6.1 でサポートされている AMD アクセラレーターと互換性があります。

  • ROCm 互換の Ray クラスターイメージ

    ROCm 互換の Ray クラスターイメージ quay.io/modh/ray:2.35.0-py39-rocm61 および quay.io/modh/ray:2.35.0-py311-rocm61 がテストおよび検証済みです。これらは、以前は開発者プレビュー機能として提供されていました。これらのイメージは、ROCm 6.1 でサポートされている AMD アクセラレーターと互換性があります。

  • CUDA 互換の KFTO イメージ

    CUDA 互換の KFTO クラスターイメージがテストおよび検証済みです。このイメージは、以前は開発者プレビュー機能として提供されていました。現在は新しい場所 quay.io/modh/training:py311-cuda121-torch241 で提供されています。このイメージは、CUDA 12.1 でサポートされている NVIDIA GPU と互換性があります。

これらのイメージは AMD64 イメージであり、他のアーキテクチャーでは動作しない可能性があります。Red Hat OpenShift AI で利用可能な最新のトレーニングイメージの詳細は、Red Hat OpenShift AI でサポートされる構成 を参照してください。

Red Hat OpenShift AI Operator の検索用語の改善

OpenShift コンソールの Administrator パースペクティブの Operator > OperatorHub ページで、Filter by keyword 検索フィールドに次のいずれかの用語を入力すると、Red Hat OpenShift AI Operator が見つかるようになりました。

  • AI
  • RHOAI
  • OAI
  • ML
  • Machine Learning
  • Data Science
  • OD
  • Open Data Hub
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