第5章 解決した問題

このセクションでは、Red Hat OpenShift Data Science 2.4 で解決された留意すべき問題について説明します。

DATA-SCIENCE-PIPELINES-OPERATOR-294: データ受け渡しを使用するスケジュールされたパイプラインの実行で、ステップ間でのデータの受け渡しに失敗するか、ステップ全体が失敗する可能性がある

S3 オブジェクトストアを使用してパイプラインアーティファクトを保存するスケジュールされたパイプラインの実行は、次のようなエラーで失敗する場合があります。

Bad value for --endpoint-url "cp": scheme is missing. Must be of the form http://<hostname>/ or https://<hostname>/

この問題は、スケジュールされたパイプライン実行が原因で S3 オブジェクトストアエンドポイントが Pod に正常に渡されなかったために発生しました。この問題は解決されています。

RHODS-4769: サポートされていないテイントが含まれるノード上の GPU をノートブックサーバーに割り当てできない

サポートされている nvidia.com/gpu テイント以外のテイントでマークされたノード上の GPU は、ノートブックサーバーの作成時に選択できませんでした。この問題は解決されています。

RHODS-6346: 無効な文字を使用してデータサイエンスプロジェクトを作成すると、不明確なエラーメッセージが表示される

無効な特殊文字を使用してデータサイエンスプロジェクトのデータ接続、ワークベンチ、またはストレージ接続を作成すると、次のエラーメッセージが表示されました。

the object provided is unrecognized (must be of type Secret): couldn't get version/kind; json parse error: unexpected end of JSON input ({"apiVersion":"v1","kind":"Sec ...)

エラーメッセージでは問題を明確に示すことができませんでした。今回で、エラーメッセージから、無効な文字が入力されたことが分かります。

RHODS-6950: クラスター内のすべての GPU が使用されている場合はワークベンチの GPU をスケールダウンできない

以前のリリースでは、クラスター内のすべての GPU が使用されている場合、ワークベンチ GPU をスケールダウンできませんでした。この問題は、1 つのワークベンチで使用されている GPU と、複数のワークベンチで使用されている GPU に当てはまります。Accelerators リストから None を選択して、GPU をスケールダウンできるようになりました。

RHODS-8939 - 以前のリリースで作成された Jupyter ノートブックのデフォルトの共有メモリーによりランタイムエラーが発生する

リリース 1.31 以降、この問題は解決され、新しいノートブックの共有メモリーはノードのサイズに設定されます。

1.31 より前のリリースで作成された Jupyter ノートブックの場合に、Jupyter ノートブックのデフォルトの共有メモリーは 64 MB に設定されており、ノートブック設定でこのデフォルト値を変更できません。

この問題を修正するには、ナレッジベースの記事 How to change the shared memory for a Jupyter notebook in Red Hat OpenShift AI に記載のプロセスに従う必要があります。

RHODS-9030: kfdefs リソースを削除すると、OpenShift Data Science のアンインストールプロセスが停止することがある

OpenShift Data Science self-managed をアンインストールする手順は、OpenShift Data Science self-managed のアンインストール で説明されています。

ただし、このガイドに従っている場合でも、アンインストールプロセスが正常に完了しない場合があります。代わりに、プロセスは、Kubeflow Operator により使用される kfdefs リソースを削除するステップで停止したままになっていました。次の例に示すように、kfdefs リソースは、redhat-ods-applications、redhat-ods-monitoring、および rhods-notebooks namespace に存在する場合があります。

$ oc get kfdefs.kfdef.apps.kubeflow.org -A

NAMESPACE                  NAME                                   AGE
redhat-ods-applications    rhods-anaconda                         3h6m
redhat-ods-applications    rhods-dashboard                        3h6m
redhat-ods-applications    rhods-data-science-pipelines-operator  3h6m
redhat-ods-applications    rhods-model-mesh                       3h6m
redhat-ods-applications    rhods-nbc                              3h6m
redhat-ods-applications    rhods-osd-config                       3h6m
redhat-ods-monitoring      modelmesh-monitoring                   3h6m
redhat-ods-monitoring      monitoring                             3h6m
rhods-notebooks            rhods-notebooks                        3h6m
rhods-notebooks            rhods-osd-config                       3h5m

kfdefs リソースの削除に失敗すると、その後の OpenShift AI の新しいバージョンをインストールできない可能性がありました。この問題は Red Hat OpenShift Data Science 2.4 で発生しなくなりました。

RHODS-9764: ワークベンチを編集するとデータ接続の詳細がリセットされる

既存のデータ接続があるワークベンチを編集し、Create new data connection オプションを選択すると、新しい接続の詳細の指定が完了する前に、編集ページが Use existing data connection オプションに戻る場合があります。この問題は解決されています。