5.2. 削除された機能

OpenShift AI 2.8 から 2.20 および 2.22 の場合、embedded サブスクリプションチャネルは使用されません。これらのバージョンの Operator の新規インストールでは、embedded チャネルを選択できません。サブスクリプションチャネルの詳細は、Red Hat OpenShift AI Operator のインストール を参照してください。

Distributed InstructLab トレーニングを実行するためのスタンドアロンスクリプトが削除されました。InstructLab トレーニングフローを実行するには、LAB-tuning テクノロジープレビュー機能を使用します。詳細は、LAB-tuning の有効化 および LAB-tuning を使用したモデルのカスタマイズ を参照してください。

Anaconda は、Python および R プログラミング言語のオープンソースディストリビューションです。OpenShift AI バージョン 2.18 以降、Anaconda は OpenShift AI に含まれなくなり、Anaconda リソースは OpenShift AI でサポートまたは管理されなくなりました。

以前に OpenShift AI から Anaconda をインストールした場合は、クラスター管理者は OpenShift コマンドラインインターフェイスから次の手順を実行して、Anaconda 関連のアーティファクトを削除する必要があります。

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。OpenShift AI 2.9 以降、データサイエンスパイプラインは、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。

OpenShift AI 2.16 以降、Data Science Pipelines 1.0 リソースは OpenShift AI によってサポートまたは管理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 2.16 以降にアップグレードする場合は、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。

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。

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 のコンテナーイメージを選択できません。バージョン 1.2 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。

OpenShift AI 2.5 以降では、beta サブスクリプションチャネルを使用しなくなりました。Operator の新規インストール用の beta チャネルを選択できなくなりました。サブスクリプションチャネルの詳細は、Red Hat OpenShift AI Operator のインストール を参照してください。

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。