Red Hat Summit5장. 제한된 가용성 기능
중요
이 섹션에서는 Red Hat OpenShift AI 2.11의 제한된 가용성 기능에 대해 설명합니다. 제한된 가용성은 Red Hat의 특정 승인에서만 해당 기능에 대한 지원을 설치하고 받을 수 있음을 의미합니다. 이러한 승인이 없으면 해당 기능은 지원되지 않습니다. 이는 이 섹션에 설명된 모든 기능에 적용됩니다.
- 단일 노드 OpenShift에서 model-serving
이 기능은 단일 노드 OpenShift에서 OpenShift AI의 모델 서비스 기능에 대한 지원을 확장합니다.
이제
RawDeployment모드에서 OpenShift AI의 KServe 구성 요소를 사용하여 머신 러닝 모델을 배포할 수 있습니다. 즉, KServe에 종속 항목으로 다른 구성 요소가 없습니다.자세한 내용은 단일 노드 OpenShift를 사용하여 RHOAI에서 KServe RawDeployment 모드를 사용하여 머신러닝 모델 배포를 참조하십시오.
- OpenShift AI에서 튜닝
- OpenShift AI에서 튜닝은 제한된 가용성 기능으로 사용할 수 있습니다. Kubeflow Training Operator 및 Hugging faces Supervised Fine-tuning Cryostat (SFT Cryostat)를 사용하면 사용자가 분산 환경에서 쉽게 모델을 조정할 수 있습니다. 이번 릴리스에서는 PyTorch 머신-러닝 프레임워크를 기반으로 하는 모델에 이 기능을 사용할 수 있습니다.
