Red Hat Summit第7章 解決した問題
Red Hat OpenShift AI 2.17 では、次の重要な問題が解決されました。Red Hat OpenShift AI 2.17 のセキュリティー更新、バグ修正、機能拡張は、非同期エラータとしてリリースされます。すべての OpenShift AI エラータアドバイザリーは Red Hat カスタマーポータル で公開されています。
7.1. Red Hat OpenShift AI 2.17 で解決された問題 (2025 年 2 月)
RHOAIENG-16900 - サービングランタイム引数のスペース区切り形式により、デプロイメントが失敗することがある
以前は、モデルをデプロイするときに、スペース区切り形式を使用して追加のサービングランタイム引数を指定すると、認識されない引数 エラーが発生する可能性がありました。この問題は解決されています。
RHOAIENG-16073 - クラスターオブジェクトのジョブクライアントを取得するときに属性エラーが発生する
以前は、get_cluster メソッドを使用してクラスターを初期化するときに、client = cluster.job_client を割り当てると、AttributeError: 'Cluster' object has no attribute '_job_submission_client' エラーが発生することがありました。この問題は解決されています。
RHOAIENG-15773 - 新しいモデルレジストリーユーザーを追加できない
以前は、モデルレジストリーの権限を管理するときに、モデルレジストリーの権限の管理 で説明されているように、新しいユーザー、グループ、またはプロジェクトを追加できませんでした。HTTP request failed エラーが表示されます。この問題は解決されています。
RHOAIENG-14197 - CPU およびメモリーグラフのツールチップテキストが切り取られ、判読できない
以前は、Distributed Workloads Metrics ページの Project metrics タブにある Top resource-consuming distributed workloads セクションのCPU および Memory グラフにカーソルを合わせると、ツールチップテキストが切り取られ、判読できませんでした。この問題は解決されています。
RHOAIENG-11024 - リソースエントリーが、opendatahub.io/managed アノテーションの削除後に消去される
以前は、コンポーネントデプロイメント YAML ファイルから opendatahub.io/managed アノテーションを手動で削除すると、ファイル内の リソース エントリー値が消去される可能性がありました。この問題は解決されています。
RHOAIENG-8102 - クラスターに複数のクラスターキューがある場合、要求されたリソースの報告が不正確になる
以前は、クラスターに複数のクラスターキューがある場合、すべてのプロジェクトによって要求されたリソースが、実際の値ではなく、誤ってゼロとして報告されていました。この問題は解決されています。
