8장. 확인된 문제

이 섹션에서는 Red Hat OpenShift AI의 알려진 문제와 이러한 문제를 해결하는 알려진 방법에 대해 설명합니다.

RHOAIENG-16484 - Gaudi 액셀러레이터의 vLLM 서버 엔진은 일정 시간 비활성화 후 실패합니다.

Gaudi 모델 지원에서 vLLM ServingRuntime을 사용하는 경우 Gaudi 하드웨어가 있는 클러스터에서 런타임을 제공하는 경우 연속 유추 요청을 처리하지 않는 일정 동안 비활성 기간 후 vLLM 서버가 TimeoutError 메시지와 함께 실패합니다.

RHOAIENG-16146 - 모델 레지스트리에서 모델을 배포할 때 연결이 사전 선택되지 않은 경우가 있습니다.

모델 레지스트리에서 모델을 배포할 때 이전에 데이터 연결이라고 하는 오브젝트 스토리지 연결 ( 데이터 연결)이 사전 선택되지 않을 수 있습니다. 이 동작은 대상 프로젝트의 S3 호환 오브젝트 스토리지 연결 수와 배포 중인 등록된 모델 버전의 위치에 따라 달라집니다.

일치하는 연결이 정확히 한 개 있는 경우 연결이 올바르게 미리 선택되어 있기 때문에 문제가 발생하지 않습니다.

해결방법은 다음과 같이 일치하는 연결 수에 따라 달라집니다.

RHOAIENG-15982 - pipelineParallelSize 매개변수 업데이트 시 다중 노드 배포에서 복제본이 올바르게 생성되지 않음

다중 노드 배포에서 pipelineParallelSize 매개변수를 업데이트하면 새 복제본이 올바르게 생성되지 않습니다. 대신 기존 ReplicaSet의 복제본이 수정되어 새 배포가 오작동됩니다.

RHOAIENG-15773 - 새 모델 레지스트리 사용자를 추가할 수 없습니다

모델 레지스트리의 권한을 관리할 때 모델 레지스트리 권한 관리에 설명된 대로 새 사용자, 그룹 또는 프로젝트를 추가할 수 없습니다. HTTP 요청 실패 오류가 표시됩니다.

RHOAIENG-11371 - ExitHandler를 사용하여 실행에 대해 보고된 잘못된 실행 상태

파이프라인 종료 처리기(dsl.ExitHandler)를 사용하는 경우 처리 내부의 작업이 실패하지만 종료 작업이 성공하면 전체 파이프라인 실행 상태가 실패 대신 Succeeded 로 부정확하게 보고됩니다.

RHOAIENG-8102 - 클러스터에 여러 클러스터 대기열이 있는 경우 올바르게 요청된 리소스가 보고됨

클러스터에 클러스터 대기열이 여러 개 있는 경우 true 값 대신 모든 프로젝트에서 요청한 리소스가 0으로 잘못 보고됩니다.

RHOAIENG-15123 ( RHOAIENG-10790 및 RHOAIENG-14265라고도 함) - 업그레이드 후 파이프라인 일정이 실패할 수 있습니다.

OpenShift AI 1로 업그레이드하면 업그레이드가 실행되지 않을 수 있기 전에 존재했던 데이터 사이언스 파이프라인이 실행되어 작업 Pod에 오류 메시지가 표시됩니다.

RHOAIENG-14271 - pinpyter 노트북이 있는 Cryostat 클러스터에서 다른 Python 버전을 사용할 때 호환성 오류가 발생합니다.

ippyter 노트북에서 Python 버전 3.11을 사용한 다음 Cryostat 클러스터를 만들 때 클러스터는 기본적으로 Cryostat 버전 2.35 및 Python 버전 3.9가 포함된 워크벤치 이미지로 설정됩니다. 이러한 불일치로 인해 Cryostat Python 클라이언트에 워크벤치 구성과 일치하는 Python 버전이 필요하므로 호환성 오류가 발생할 수 있습니다.

RHOAIENG-14197 - CPU 및 메모리 그래프용 툴팁 텍스트가 클리핑되어 읽을 수 없음

분산 워크로드 지표 페이지의 프로젝트 메트릭 탭에 있는 상위 리소스 소모된 분산 워크로드 섹션의 CPU 및 메모리 그래프 위에 커서를 가져가면 툴팁 텍스트가 잘 정리되어 읽을 수 없습니다.

RHOAIENG-12233 - /v1/chat/completions 끝점을 사용할 때 chat_template 매개변수가 필요합니다.

KServe 런타임의 vLLM ServingRuntime 을 구성하고 /v1/chat/completions 엔드포인트를 사용하여 모델을 쿼리할 때 다음 400 Bad Request 오류와 함께 모델이 실패합니다.

As of transformers v4.44, default chat template is no longer allowed, so you must provide a chat template if the tokenizer does not define one

Transformers v4.44.2는 vLLM v0.5.5와 함께 제공됩니다. vLLM v0.5.5부터 /v1/chat/completions 엔드포인트를 사용하여 모델을 쿼리하는 동안 채팅 템플릿을 제공해야 합니다.

RHOAIENG-11024 - opendatahub.io/managed 주석을 제거한 후 리소스 항목이 지워집니다.

구성 요소 배포 YAML 파일에서 opendatahub.io/managed 주석을 수동으로 제거하면 파일의 리소스 항목이 지워질 수 있습니다.

RHOAIENG-8294 - OpenShift AI 2.8을 버전 2.10 이상으로 업그레이드할 때 CodeFlare 오류

OpenShift AI 2.8을 버전 2.10 이상으로 업그레이드하려고 하면 AppWrapper CRD(사용자 정의 리소스 정의) 버전과 일치하지 않기 때문에 CodeFlare 구성 요소에 대해 다음 오류 메시지가 표시됩니다.

ReconcileCompletedWithComponentErrors DataScienceCluster resource reconciled with component errors: 1 error occurred: * CustomResourceDefinition.apiextensions.k8s.io "appwrappers.workload.codeflare.dev" is invalid: status.storedVersions[0]: Invalid value: "v1beta1": must appear in spec.versions

RHOAIENG-7947 - KServe의 쿼리 중 모델 제공 실패

처음에 ModelMesh 구성 요소를 설치하고 다중 모델 제공 플랫폼을 활성화하지만 나중에 KServe 구성 요소를 설치하고 단일 모델 제공 플랫폼을 사용하도록 설정하면 단일 모델 제공 플랫폼에 배포된 모델에 대한 유추 요청이 실패할 수 있습니다. 이러한 경우 inference 요청은 404 - Not Found 오류를 반환하고 odh-model-controller 배포 오브젝트에는 Reconciler 오류 메시지가 표시됩니다.

RHOAIENG-7716 - 파이프라인 조건 그룹 상태가 업데이트되지 않음

조건 그룹이 있는 파이프라인을 실행할 때(예: dsl.lf ) UI는 파이프라인 실행이 완료된 후에도 그룹에 대한 Running 상태를 표시합니다.

RHOAIENG-6486 - Pod 레이블, 주석 및 허용 오차는 TensorFlow 2024.1 노트북 이미지와 함께 Elyra sumpyterLab 확장을 사용할 때 구성할 수 없습니다.

TensorFlow 2024.1 노트북 이미지와 함께 Elyra popyterLab 확장을 사용하는 경우 실행된 파이프라인에서 Pod 레이블, 주석 또는 허용 오차를 구성할 수 없습니다. 이는 kfp 및 tf2onnx 패키지와의 종속성 충돌 때문입니다.

RHOAIENG-6435 - 분산 워크로드 리소스가 프로젝트 메트릭에 포함되지 않음

분산 워크로드 지표 > 프로젝트 메트릭 을 클릭하고 요청 리소스 섹션을 보면 모든 프로젝트의 요청 에서 현재 큐에 허용되지 않은 분산 워크로드에 대한 리소스가 제외됩니다.

RHOAIENG-6409 - 성공적인 실행을 위해 파이프라인 로그에 매개변수 오류를 저장할 수 없습니다

데이터 사이언스 파이프라인 2.0을 사용하여 파이프라인을 두 번 이상 실행하면 파이프라인 실행을 위해 매개변수 오류가 파이프라인 로그에 표시될 수 없습니다. 이러한 오류는 무시해도 됩니다.

RHOAIENG-12294 (이전에는 RHOAIENG-4812)로 문서화되어 있음 - 분산 워크로드 메트릭이 GPU 메트릭을 제외함

이번 OpenShift AI 릴리스에서 분산 워크로드 메트릭은 GPU 메트릭을 제외합니다.

RHOAIENG-4570 - 설치 또는 업그레이드와 함께 기존 Argo 워크플로우 설치 충돌

데이터 사이언스 파이프라인 2.0에는 Argo Workflows 설치가 포함되어 있습니다. OpenShift AI는 이 Argo Workflow 설치의 직접 고객 사용을 지원하지 않습니다. 데이터 사이언스 파이프라인 2.0을 사용하여 OpenShift AI를 설치하거나 업그레이드하려면 클러스터에 Argo 워크플로우의 기존 설치가 없는지 확인합니다. 자세한 내용은 데이터 사이언스 파이프라인 2.0으로 마이그레이션 을 참조하십시오.

RHOAIENG-3913 - Red Hat OpenShift AI Operator에 오류와 함께 Degraded condition of False 가 잘못 표시됨

OpenShift AI Operator에서 사용하는 DSC(DataScienceCluster) 오브젝트에서 KServe 구성 요소를 활성화했지만 종속 Red Hat OpenShift Service Mesh 및 Red Hat OpenShift Serverless Operator를 설치하지 않은 경우 DSC 오브젝트의 kserveReady 조건이 KServe가 준비되지 않았음을 올바르게 보여줍니다. 그러나 Degraded 상태에 False 값이 잘못 표시됩니다.

RHOAIENG-3025 - OVMS 예상 디렉터리 레이아웃 KServe StoragePuller 레이아웃

OVMS(OpenVINO Model Server) 런타임을 사용하여 단일 모델 제공 플랫폼(KServe 사용)에 모델을 배포할 때 OVMS에서 예상되는 디렉터리 레이아웃과 KServe에서 사용하는 모델 가져오기 논리의 디렉터리 레이아웃이 일치하지 않습니다. 특히 OVMS에서는 모델 파일이 /< mnt>/models/1/ 디렉터리에 있어야 하지만 KServe는 이를 /<mnt>/models/ 디렉터리에 배치합니다.

KServe는 지정한 경로의 하위 디렉터리에서 모델 파일을 가져옵니다. 이 경우 KServe는 S3 호환 스토리지의 /<s3_storage_bucket>/models/1/ 디렉토리에서 모델 파일을 올바르게 가져옵니다.

RHOAIENG-3018 - KServe의 OVMS는 대시보드에 올바른 끝점을 노출하지 않습니다.

OVMS(OpenVINO Model Server) 런타임을 사용하여 단일 모델 제공 플랫폼에 모델을 배포할 때 배포된 모델의 유추 끝점 필드에 표시된 URL이 완료되지 않습니다.

RHOAIENG-2759 - 프로젝트에 보안 및 일반 모델 서버가 있는 경우 모델 배포가 실패합니다.

한 서버가 토큰 인증을 사용하고 다른 서버에서 인증을 사용하지 않는 프로젝트에서 두 번째 모델 서버를 만들 때 두 번째 모델의 배포가 시작되지 않을 수 있습니다.

RHOAIENG-2602 - "상세 응답 시간" 서버 메트릭 그래프는 ModelMesh pod 재시작으로 인해 여러 행을 보여줍니다.

평균 응답 시간 서버 지표 그래프는 ModelMesh Pod가 다시 시작되면 여러 행을 보여줍니다.

RHOAIENG-2585 - 클러스터에서 UWM이 활성화되지 않은 경우 UI에 오류/경고가 표시되지 않음

Red Hat OpenShift AI는 클러스터에서 UWM(User Workload Monitoring)이 비활성화된 경우 사용자에게 올바르게 경고하지 않습니다. UWM은 모델 메트릭의 올바른 기능에 필요합니다.

RHOAIENG-2555 - Serving Runtime을 변경할 때 모델 프레임워크 선택기가 재설정되지 않음

모델 배포 대화 상자를 사용하여 단일 모델 제공 플랫폼에 모델을 배포하는 경우 런타임 및 지원되는 프레임워크를 선택한 다음 다른 런타임으로 전환하면 기존 프레임워크 선택 사항이 재설정되지 않습니다. 즉, 선택한 런타임에 지원되지 않는 프레임워크를 사용하여 모델을 배포할 수 있습니다.

RHOAIENG-2468 - KServe와 동일한 프로젝트의 서비스는 OpenShift에서 액세스할 수 없게 될 수 있습니다.

단일 모델 제공 플랫폼(KServe 사용)에 배포된 모델이 포함된 데이터 과학 프로젝트에 OpenShift AI가 아닌 서비스를 배포하는 경우 서비스의 접근성이 OpenShift 클러스터의 네트워크 구성의 영향을 받을 수 있습니다. 호스트 네트워크 네임스페이스와 함께 OVN-Kubernetes 네트워크 플러그인 을 사용하는 경우 특히 그러합니다.

RHOAIENG-2228 - 간격이 15초로 설정될 때 성능 메트릭 그래프가 지속적으로 변경됩니다.

모델 지표 화면의 끝점 성능 탭에서 새로 고침 간격을 15초로 설정하고 시간 범위를 1시간으로 설정하면 그래프 결과가 지속적으로 변경됩니다.

RHOAIENG-2183 - 끝점 성능 그래프에 잘못된 레이블이 표시될 수 있습니다.

모델 지표 화면의 끝점 성능 탭에서 그래프 툴팁에 잘못된 레이블이 표시될 수 있습니다.

RHOAIENG-1919 - Model Serving 페이지가 배포 직후 모델 경로 URL을 가져오지 못하거나 보고되지 않음

OpenShift AI 대시보드에서 모델을 배포할 때 시스템은 다음 경고 메시지를 표시하고 모델의 Status 열은 OK/green 확인 표시로 성공했음을 나타냅니다.

Failed to get endpoint for this deployed model. routes.rout.openshift.io"<model_name>" not found

RHOAIENG-404 - OpenShift AI 대시보드에서 사용 가능한 페이지 대신 구성 요소를 찾을 수 없는 페이지가 무작위로 표시됨

Red Hat OpenShift AI 대시보드에 액세스하면 No Components Found 페이지가 표시될 수 있습니다.

RHOAIENG-1128 - 워크벤치에 연결되지 않은 PV(영구 볼륨) 크기를 늘리려고 할 때 Unclear 오류 메시지가 표시됩니다.

워크벤치에 연결되지 않은 PV(영구 볼륨)의 크기를 늘리려고 하면 명확하지 않은 오류 메시지가 표시됩니다.

RHOAIENG-497 - OpenShift Service Mesh CR에서 사용자 알림 없이 삭제됨

DSCInitialization 리소스를 삭제하면 OpenShift Service Mesh CR도 삭제됩니다. 경고 메시지가 표시되지 않습니다.

RHOAIENG-282 - 필요한 리소스를 사용할 수 없는 경우 작업 로드를 디스패치해서는 안 됩니다.

단일 머신 인스턴스에 CryostatCluster를 성공적으로 프로비저닝할 수 있는 충분한 리소스가 없는 경우에도 워크로드가 디스패치되는 경우가 있습니다. AppWrapper CRD는 Running 상태로 유지되며 관련 Pod는 무기한 Pending 상태로 유지됩니다.

RHOAIENG-131 - gRPC 끝점이 Loaded로 보고한 후 제대로 응답하지 않음

수많은 InferenceService 인스턴스가 생성되고 요청을 지시하면 SMCP(Service Mesh Control Plane)가 응답하지 않습니다. InferenceService 인스턴스의 상태는 Loaded 이지만 gRPC 끝점에 대한 호출은 오류와 함께 반환됩니다.

RHOAIENG-130 - 모델이 출시되었을 때 동기화 문제

KServe 컨테이너의 상태가 Ready 이면 TGIS 컨테이너가 준비되지 않은 경우에도 요청이 허용됩니다.

RHOAIENG-3115 - 모델은 준비 상태로 표시된 후 몇 초 동안 쿼리할 수 없습니다.

다중 모델 제공 플랫폼을 사용하여 배포된 모델은 대시보드에 Ready 로 표시되더라도 쿼리에 응답하지 않을 수 있습니다. 모델 엔드포인트를 쿼리할 때 "Application is not available" 응답이 표시될 수 있습니다.

RHOAIENG-1619 (이전에는 DATA-SCIENCE-PIPELINES-165)로 문서화되어 있습니다. S3 버킷을 쓸 수 없는 경우 오류 메시지

데이터 연결을 설정하고 S3 버킷을 쓸 수 없으며 파이프라인을 업로드하려고 하면 파이프라인을 저장할 수 없음 이라는 오류 메시지가 도움이 되지 않습니다.

RHOAIENG-1207 (이전에는 ODH-DASHBOARD-1758) - cnfTB 사용자 정의 서비스 런타임을 여러 번 중복된 오류

model-serving 런타임을 여러 번 복제하면 Serving 런타임 이름 "<name>"과 함께 중복이 실패합니다.

RHOAIENG-1201 (이전에는 ODH-DASHBOARD-1908) - 빈 환경 변수를 사용하여 워크벤치를 생성할 수 없습니다

워크벤치를 생성할 때 변수 추가 를 클릭하지만 목록에서 환경 변수 유형을 선택하지 않으면 워크벤치를 생성할 수 없습니다. 이 필드는 필수로 표시되지 않으며 오류 메시지가 표시되지 않습니다.

RHOAIENG-432 (이전에는 RHODS-12928) - 지원되지 않는 문자를 사용하면 여러 대시가 있는 Kubernetes 리소스 이름을 생성할 수 있습니다.

리소스를 생성하고 이름에 지원되지 않는 문자를 지정하면 각 공간이 대시로 교체되고 지원되지 않는 기타 문자가 제거되어 잘못된 리소스 이름이 발생할 수 있습니다.

RHOAIENG-226 (이전에는 RHODS-12432로 문서화됨) - 노트북 조각 모음 ConfigMap을 비활성화하면 대시보드에서 권한이 삭제됨

redhat-ods -applications 네임스페이스에서 laptop-controller-culler-config ConfigMap을 삭제하면 더 이상 OpenShift AI 대시보드의 클러스터 설정 페이지에 변경 사항을 저장할 수 없습니다. HTTP 요청으로 인해 저장 작업이 실패하고 오류가 발생했습니다.

RHOAIENG-133 - 기존 워크벤치에서 Elyra 파이프라인을 다시 시작한 후 실행할 수 없습니다.

Elyra tellpyterLab 확장을 사용하여 conpyterLab 내에서 데이터 사이언스 파이프라인을 생성 및 실행하고 작업벤치 내에서 워크벤치 이미지를 생성한 후 파이프라인 서버를 구성하면, 노트북을 다시 시작한 후에도 파이프라인을 실행할 수 없습니다.

RHOAIENG-11 - 9월 설치된 CodeFlare Operator 인스턴스를 지원하지 않음

Red Hat OpenShift AI에서 CodeFlare Operator는 별도의 Operator가 아닌 기본 제품에 포함되어 있습니다. Red Hat 또는 커뮤니티에서 별도로 설치한 CodeFlare Operator 인스턴스는 지원되지 않습니다.

RHODS-12798 - Pod 실패, "unable to init seccomp" 오류

seccomp 메모리 누수를 도입한 알려진 커널 버그로 인해 Pod는 Running 상태 대신 CreateContainerError 상태 또는 Pending 상태로 인해 실패합니다. Pod가 실패한 네임스페이스에서 이벤트를 확인하거나 oc describe pod 명령을 실행하면 다음 오류가 표시됩니다.

runc create failed: unable to start container process: unable to init seccomp: error loading seccomp filter into kernel: error loading seccomp filter: errno 524

KUBEFLOW-177 - OAuth 프록시에 의해 전달되지 않은 애플리케이션의 전달자 토큰

내부 인증 메커니즘이 전달자 토큰을 기반으로 하는 경우 애플리케이션을 사용자 지정 워크벤치 이미지로 사용할 수 없습니다. OAuth-proxy 구성은 헤더에서 전달자 토큰을 제거하며 애플리케이션이 제대로 작동할 수 없습니다.

RHOAIENG-16568 (이전에는 NOTEBOOKS-210)로 문서화되어 있음

Samplespyter에서 PDF 파일로 노트북을 내보내면 오류와 함께 내보내기 프로세스가 실패합니다.

RHOAIENG-1210 (이전에는 ODH-DASHBOARD-1699) - 모든 구성 변경 사항에 대해 Workbench가 자동으로 재시작되지는 않음

워크벤치의 구성 설정을 편집하면 구성 설정을 변경하면 워크벤치가 다시 시작됨이라는 경고 메시지가 표시됩니다. 다음 경우 워크벤치가 자동으로 다시 시작되지 않기 때문에 이 경고는 오작동합니다.

RHOAIENG-1208 (이전에는 ODH-DASHBOARD-1741)로 문서화되어 있음 - 이름으로 시작하는 워크벤치를 만들 수 없습니다.

숫자로 시작하는 워크벤치를 생성하려고 하면 워크벤치가 시작되지 않습니다.

KUBEFLOW-157 - OpenShift AI 대시보드에서 이미 로그아웃한 경우 duepyterLab에서 로깅이 작동하지 않음

CryostatpyterLab에서 로그아웃하기 전에 OpenShift AI 대시보드에서 로그아웃하는 경우 teachingpyterLab에서 로그아웃하는 데 성공하지 못합니다. 예를 들어, sendpyter 노트북의 URL을 알고 있으면 브라우저에서 이 URL을 다시 열 수 있습니다.

RHODS-9789 - 데이터베이스 이름 또는 사용자 이름 필드에 대시를 포함하는 사용자 지정 데이터베이스가 포함된 경우 Pipeline 서버를 시작하지 못했습니다.

사용자 지정 데이터베이스를 사용하는 파이프라인 서버를 생성할 때 dbname 필드 또는 사용자 이름 필드에 설정한 값이 대시를 포함하는 경우 파이프라인 서버가 시작되지 않습니다.

RHOAIENG-580 (이전에는 RHODS-9412로 문서화됨) - 편집 권한이 있는 사용자가 워크벤치를 생성하는 경우 Elyra 파이프라인이 실행되지 않음

프로젝트에 대한 편집 권한이 부여된 사용자가 프로젝트 워크벤치를 생성하는 경우 해당 사용자는 다음 동작을 확인합니다.

RHODS-7718 - 대시보드 권한이 없는 사용자는 실행 중인 노트북과 워크벤치를 무기한 계속 사용할 수 있습니다.

Red Hat OpenShift AI 관리자가 사용자의 권한을 취소하면 사용자는 실행 중인 노트북 및 워크벤치를 무기한 계속 사용할 수 있습니다.

RHOAIENG-1157 (이전에는 RHODS-6955로 문서화됨) - 워크벤치 편집 시 오류가 발생할 수 있습니다.

워크벤치를 편집할 때 다음과 유사한 오류가 발생할 수 있습니다.

Error creating workbench
Operation cannot be fulfilled on notebooks.kubeflow.org "workbench-name": the object has been modified; please apply your changes to the latest version and try again

RHOAIENG-1152 (이전에는 RHODS-6356)로 문서화되어 있음 - 대시보드에 로그인하지 않은 사용자가 노트북 생성 프로세스가 실패합니다.

대시보드의 노트북 관리 페이지에는 OpenShift의 사용자 그룹 및 관리자 그룹에 속한 사용자가 표시됩니다. 그러나 관리자가 대시보드에 로그인하지 않은 사용자를 대신하여 노트북 서버를 시작하려고 하면 서버 생성 프로세스가 실패하고 다음과 같은 오류 메시지가 표시됩니다.

Request invalid against a username that does not exist.

RHODS-5763 - 노트북 선택 시 표시되는 잘못된 패키지 버전

Start a laptop server (네임스트로 시작 서버 시작) 페이지에는 Anaconda 노트북 이미지에 대한 잘못된 버전 번호가 표시됩니다.

RHODS-5543 - NVIDIA GPU Operator를 사용할 때 필요한 것보다 더 많은 노드가 노드 자동 스케일러에 의해 생성됩니다.

사용 가능한 리소스가 부족하여 Pod를 예약할 수 없는 경우 노드 자동 스케일러는 새 노드를 생성합니다. 새로 생성된 노드가 관련 GPU 워크로드를 수신할 때까지 지연이 발생합니다. 결과적으로 Pod를 예약할 수 없으며 노드 자동 스케일러는 GPU 워크로드를 수신할 준비가 될 때까지 추가 새 노드를 지속적으로 생성합니다. 이 문제에 대한 자세한 내용은 Red Hat Knowledgebase 솔루션에서 NVIDIA GPU Operator를 사용할 때 노드 자동 스케일러에서 필요한 것보다 많은 노드를 참조하십시오.

RHOAIENG-1137 (이전에는 RHODS-5251)로 문서화되어 있음 - Notebook 서버 관리 페이지에는 권한 액세스 권한이 손실된 사용자가 표시됩니다.

이전에 propyter에서 노트북 서버를 시작한 사용자가 그렇게 할 수 있는 권한이 손실되는 경우(예: OpenShift AI 관리자가 사용자의 그룹 설정을 변경하거나 허용된 그룹에서 사용자를 제거하는 경우) 관리자는 서버 관리 페이지에서 사용자의 노트북 서버를 계속 확인합니다. 결과적으로 관리자는 권한이 취소된 사용자에게 속한 노트북 서버를 다시 시작할 수 있습니다.

RHODS-4799 - Tensorboard를 보려면 수동 단계가 필요합니다.

사용자에게 TensorFlow 또는 PyTorch 노트북 이미지가 있고 TensorBoard를 사용하여 데이터를 표시하려는 경우, 노트북 환경에 환경 변수를 포함하고 해당 변수를 코드에서 사용하기 위해 수동 단계가 필요합니다.

RHODS-4718 - Intel® oneAPI AI Analytics Toolkits 빠른 시작은 존재하지 않는 샘플 노트북을 참조합니다.

대시보드의 리소스 페이지에 있는 Intel® oneAPI AI Analytics Toolkits 빠른 시작에는 사용자가 명령 단계의 일부로 샘플 노트북을 로드해야 하지만, 연결된 리포지토리에 없는 노트북을 나타냅니다.

RHODS-4627 - Anaconda Professional Edition의 라이센스 유효성 검사를 담당하는 CronJob이 일시 중단되어 매일 실행되지 않습니다.

Anaconda Professional Edition의 라이센스 검증을 담당하는 CronJob은 OpenShift AI Operator에 의해 자동으로 일시 중단됩니다. 결과적으로 CronJob은 예약된 대로 매일 실행되지 않습니다. 또한 Anaconda Professional Edition의 라이센스가 만료되면 Anaconda Professional Edition이 OpenShift AI 대시보드에서 비활성화된 것으로 표시되지 않습니다.

RHOAIENG-1141 (이전에는 RHODS-4502로 문서화됨) - 대시보드의 NVIDIA GPU Operator 타일이 불필요하게 표시됩니다.

NVIDIA GPU Operator가 설치된 후 GPU를 사용하여 GPU를 자동으로 사용할 수 있습니다. 따라서 탐색 페이지의 NVIDIA GPU Operator 타일에 있는 Enable 버튼이 중복됩니다. 또한 Enable 버튼을 클릭하면 Operator가 설치되지 않은 경우에도 NVIDIA GPU Operator 타일이 Enabled 페이지로 이동합니다.

RHOAIENG-1135 (이전에는 RHODS-3985)로 문서화되어 있음 - ISV Operator를 제거한 후 대시보드는 활성화된 페이지 콘텐츠를 표시하지 않습니다.

ISV Operator를 제거한 후 대시보드의 활성화 페이지에 콘텐츠가 표시되지 않습니다. 대신 다음 오류가 표시됩니다.

Error loading components
HTTP request failed

RHODS-3984 - 노트북 선택 시 표시되는 잘못된 패키지 버전

OpenShift AI 인터페이스에서 노트북 시작 서버 페이지에 는 oneAPI AI Analytics Toolkit 노트북 이미지에 포함된 sendpyterLab 및 Notebook 패키지의 잘못된 버전 번호가 표시됩니다. 페이지에 이 이미지에서 사용하는 Python 버전에 잘못된 값이 표시될 수도 있습니다.

RHODS-2956 - 노트북 인스턴스를 생성할 때 오류가 발생할 수 있습니다.

sendpyter에서 노트북 인스턴스를 만들 때 Directory not found 오류가 간헐적으로 표시됩니다. 이 오류 메시지는 Dismiss 를 클릭하여 무시할 수 있습니다.

RHOAING-1147 (이전에는 RHODS-2881) - 대시보드의 작업이 명확하게 표시되지 않음

비활성화된 애플리케이션 라이센스를 다시 무효화하고 비활성화된 애플리케이션 타일을 제거하는 대시보드 작업은 사용자에게 명확하게 표시되지 않습니다. 이러한 작업은 사용자가 애플리케이션 타일의 Disabled 레이블을 클릭하면 표시됩니다. 따라서 의도한 워크플로우가 사용자에게 명확하지 않을 수 있습니다.

RHOAIENG-1134 (이전에는 RHODS-2879로 문서화됨) - 라이센스 재검증 작업이 불필요하게 표시됩니다.

라이센스 검증 또는 활성화 시스템이 없는 애플리케이션에 대해 비활성화된 애플리케이션 라이센스를 재검증하는 대시보드 작업이 불필요하게 나타납니다. 또한 사용자가 재검증할 수 없는 라이센스를 재검증하려고 하면 작업을 완료할 수 없는 이유를 나타내는 피드백이 표시되지 않습니다.

RHOAIENG-2305 (이전에는 RHODS-2650로 문서화됨) - Pachyderm 배포 중에 오류가 발생할 수 있습니다.

Pachyderm Operator 인스턴스를 생성할 때 Webhook 오류가 간헐적으로 표시되어 생성 프로세스가 성공적으로 시작되지 않습니다. Webhook 오류는 Pachyderm Operator가 상태 점검에 실패하여 재시작하거나 Operator 프로세스가 컨테이너의 할당된 메모리 제한을 초과하여 OOM(Out of Memory) 종료를 트리거한다는 것을 나타냅니다.

RHODS-2096 - OpenShift AI에서 IBM Cryostat Studio를 사용할 수 없음

IBM Cryostat Studio는 OpenShift Dedicated 4.9 이상에 OpenShift AI를 설치할 때 이러한 OpenShift Dedicated 버전과 호환되지 않기 때문에 사용할 수 없습니다.

RHODS-1888 - OpenShift AI 하이퍼링크가 제거 후에도 계속 표시됨

OpenShift AI 애드온이 OpenShift Dedicated 클러스터에서 제거되면 OpenShift AI 인터페이스에 대한 링크가 애플리케이션 시작 관리자 메뉴에 계속 표시됩니다. 이 링크를 클릭하면 OpenShift AI를 더 이상 사용할 수 없기 때문에 "페이지를 찾을 수 없음" 오류가 발생합니다.