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5.2. 削除された機能

5.2.1. Microsoft SQL Server コマンドラインツールの削除
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OpenShift AI 2.24 以降、Microsoft SQL Server コマンドラインツール (sqlcmd、bcp) がワークベンチから削除されました。プリインストールされたコマンドラインクライアントを使用して Microsoft SQL Server を管理できなくなりました。

5.2.2. モデルレジストリー ML Metadata (MLMD) サーバーの削除
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OpenShift AI 2.23 以降、ML Metadata (MLMD) サーバーはモデルレジストリーコンポーネントから削除されました。モデルレジストリーは、既存のモデルレジストリー API とデータベーススキーマを使用して、基盤となるデータベースと直接対話するようになりました。この変更により、アーキテクチャー全体が簡素化され、ml-metadata コンポーネントからモデルレジストリーから直接データベースアクセスに移行することで、モデルレジストリーの長期的な保守性と効率性が確保されます。

モデルレジストリーのデプロイメントで次のエラーが表示される場合は、データベーススキーマの移行が失敗しています。 

error: error connecting to datastore: Dirty database version {version}. Fix and force version.
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この問題を解決するには、トラフィックを Pod にルーティングする前に、データベースを手動でダーティー状態から 0 に変更します。以下の手順を実行します。

  1. 次のようにして、モデルレジストリーデータベース Pod の名前を見つけます。

    kubectl get pods -n <your-namespace> | grep model-registry-db

    <your-namespace> は、モデルレジストリーがデプロイされている namespace に置き換えます。

  2. 次のように、kubectl exec を使用して、モデルレジストリーデータベース Pod でクエリーを実行します。

    kubectl exec -n <your-namespace> <your-db-pod-name> -c mysql -- mysql -u root -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD" -e "USE <your-db-name>; UPDATE schema_migrations SET dirty = 0;"

    <your-namespace> は、モデルレジストリーの namespace に、<your-db-pod-name> は、前の手順で確認した Pod 名に置き換えます。<your-db-name> は、モデルレジストリーデータベース名に置き換えます。

    これにより、データベース内のダーティー状態がリセットされ、モデルレジストリーが正しく起動できるようになります。

5.2.3. Embedded サブスクリプションチャネルは一部のバージョンでは使用されない
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OpenShift AI 2.8 から 2.20 および 2.22 から 2.25 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。

5.2.4. Anaconda の削除
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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。

  1. Anaconda パスワードを含むシークレットを削除します。

    oc delete secret -n redhat-ods-applications anaconda-ce-access

  2. Anaconda 検証 cronjob の ConfigMap を削除します。

    oc delete configmap -n redhat-ods-applications anaconda-ce-validation-result

  3. Anaconda イメージストリームを削除します。

    oc delete imagestream -n redhat-ods-applications s2i-minimal-notebook-anaconda

  4. イメージのダウンロードを検証した Anaconda ジョブを削除します。

    oc delete job -n redhat-ods-applications anaconda-ce-periodic-validator-job-custom-run

  5. Anaconda cronjob の実行に関連するすべての Pod を削除します。

    oc get pods n redhat-ods-applications --no-headers=true | awk '/anaconda-ce-periodic-validator-job-custom-run*/'

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。

注記

この変更を有効にするには、バージョン 2024.1 以降のワークベンチイメージで提供される Elyra ランタイムイメージを使用する必要があります。

古いバージョンのワークベンチイメージがある場合は、プロジェクトワークベンチの更新 の説明に従って、Version selection フィールドを互換性のあるワークベンチイメージバージョン (例: 2024.1) に更新します。

ワークベンチイメージバージョンを更新すると、パイプラインの既存のランタイムイメージの選択がすべて消去されます。ワークベンチのバージョンを更新したら、ワークベンチ IDE を開き、パイプラインのプロパティーを更新してランタイムイメージを選択します。

5.2.6. beta サブスクリプションチャネルの使用を終了
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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。

5.2.7. HabanaAI ワークベンチイメージの削除
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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。

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