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6.2. 削除された機能

Caikit-NLP コンポーネントが削除されました

caikit-nlp コンポーネントは正式に非推奨となり、OpenShift AI 3.0 から削除されました。

このランタイムは OpenShift AI に含まれなくなり、サポートもされなくなりました。ユーザーは、依存するワークロードを、サポートされているモデルサービングランタイムに移行する必要があります。

TGIS コンポーネントが削除されました

OpenShift AI 2.19 で非推奨となった TGIS コンポーネントは、OpenShift AI 3.0 で削除されました。

TGIS は、2025 年 6 月に終了した OpenShift AI 2.16 Extended Update Support (EUS) ライフサイクルを通じて引き続きサポートされました。

このリリース以降、TGIS は利用できなくなり、サポートもされなくなりました。ユーザーは、モデルサービングワークロードを Caikit や Caikit-TGIS などのサポートされているランタイムに移行する必要があります。

AppWrapper コントローラーが削除されました

AppWrapper コントローラーは、より広範な CodeFlare Operator 削除プロセスの一環として OpenShift AI から削除されました。

この変更により、冗長な機能が排除され、メンテナンスのオーバーヘッドとアーキテクチャーの複雑さが軽減されます。

6.2.1. CodeFlare Operator の削除
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OpenShift AI 3.0 以降では、CodeFlare Operator は削除されました。

+ CodeFlare Operator によって以前提供されていた機能は、mTLS、ネットワーク分離、認証などの同等の機能を提供する KubeRay Operator に含まれるようになりました。

LAB チューニング機能が削除されました

OpenShift AI 3.0 以降では、LAB チューニング機能が削除されました。

これまで大規模言語モデルのカスタマイズに LAB チューニングに依存していたユーザーは、代替の微調整またはモデルのカスタマイズ方法に移行する必要があります。

埋め込み Kueue コンポーネントが削除されました

OpenShift AI 2.24 で非推奨となった埋め込み Kueue コンポーネントは、OpenShift AI 3.0 で削除されました。

OpenShift AI は、Red Hat build of Kueue Operator を使用して、分散トレーニング、ワークベンチ、モデルサービングワークロード全体でワークロードスケジューリング機能が強化されました。

埋め込み Kueue コンポーネントは、どの Extended Update Support (EUS) リリースでもサポートされません。

DataSciencePipelinesApplication v1alpha1 API バージョンの削除

DataSciencePipelinesApplication カスタムリソースの v1alpha1 API バージョン (datasciencepipelinesapplications.opendatahub.io/v1alpha1) が削除されました。

OpenShift AI は現在、stable v1 API バージョン (datasciencepipelinesapplications.opendatahub.io/v1) を使用しています。

OpenShift AI 3.0 以降との互換性を確保するには、既存のマニフェストまたは自動化を更新して、v1 API バージョンを参照する必要があります。

6.2.2. 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。

6.2.3. 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。

6.2.4. 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 3.0 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。

6.2.5. 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。

6.2.7. 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。

6.2.8. 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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