第5章 サポートの削除

OpenShift AI バージョン 2.19 以降、ModelMesh をベースとしたマルチモデルサービングプラットフォームは非推奨になりました。引き続きモデルをマルチモデルサービングプラットフォームにデプロイできますが、シングルモデルサービングプラットフォームに移行することが推奨されます。

詳細情報やシングルモデルサービングプラットフォームの使用に関するヘルプは、アカウントマネージャーにお問い合わせください。

OpenShift AI バージョン 2.19 以降、Text Generation Inference Server (TGIS) は非推奨になりました。TGIS は、OpenShift AI 2.16 EUS ライフサイクルで引き続きサポートされます。Caikit-TGIS および Caikit は影響を受けず、引き続きサポートされます。すぐに使用できるサービングランタイムテンプレートはデプロイされなくなりました。TGIS の代替ランタイムとして vLLM が推奨されます。

アクセラレータープロファイルは非推奨になりました。ワークベンチまたはモデルサービングワークロードの特定のワーカーノードをターゲットにするには、ハードウェアプロファイルを使用します。

OpenVINO Model Server (OVMS) の CUDA プラグインは非推奨となり、OpenShift AI の今後のリリースでは使用できなくなります。

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。

CodeFlare SDK を使用して Red Hat OpenShift AI で分散ワークロードを実行する場合、Ray クラスター設定の次のパラメーターは非推奨となり、示されているように新しいパラメーターに置き換える必要があります。

必要に応じて、新しい extended_resource_mapping および overwrite_default_resource_mapping パラメーターを使用することもできます。これらの新しいパラメーターの詳細は、CodeFlare SDK のドキュメント (外部) を参照してください。