7장. 해결된 문제

RHOAIENG-26537 - OpenShift AI 2.21을 설치한 후에는 사용자가 대시보드에 액세스할 수 없습니다.

OpenShift AI 2.21을 설치하고 새 클러스터에 DataScienceCluster 를 생성한 후에는 기본 그룹 구성없이 Auth 사용자 지정 리소스가 생성되었기 때문에 대시보드에 액세스할 수 없었습니다. 이 문제는 이제 해결되었습니다.

RHOAIG-26464 - RHOAI 2.21의 메모리 부족으로 인해 기본값을 사용할 때 InstructLab 교육 단계1 Pod 재시작

training _memory_per_worker 입력 매개변수(100GiB)의 기본값을 사용하여 InstructLab 파이프라인을 실행한 경우 Pod 메모리 부족으로 인해 phase1 교육 작업이 실패했습니다. 이 문제는 이제 해결되었습니다.

RHOAIG-26263 - 워크벤치 또는 모델 배포에 대한 하드웨어 프로필을 변경할 때 노드 선택기가 지워지지 않음

기존 워크벤치 또는 모델 배포를 편집하여 노드 선택기가 포함된 하드웨어 프로필을 선택하지 않은 항목으로 변경하는 경우 이전 노드 배치 설정을 제거할 수 없습니다. 이번 릴리스에서는 문제가 해결되었습니다.

RHOAIENG-26099 - 환경 변수 HTTP_PROXY 및 HTTPS_PROXY가 노트북에 추가되었습니다.

이전에는 노트북 컨트롤러에서 새로 생성 및 재시작된 모든 워크벤치에 클러스터 전체 OpenShift Proxy 구성을 삽입했습니다. 이번 릴리스에서는 클러스터 관리자가 ConfigMap을 통해 프록시 구성을 활성화하지 않으면 프록시 구성이 삽입되지 않습니다.

프록시 구성을 활성화하려면 다음 명령을 실행합니다.

oc create configmap notebook-controller-setting-config --from-literal=INJECT_CLUSTER_PROXY_ENV=true -n redhat-ods-applications

$ oc create configmap notebook-controller-setting-config --from-literal=INJECT_CLUSTER_PROXY_ENV=true -n redhat-ods-applications

oc delete pod -l app=odh-notebook-controller -A

$ oc delete pod -l app=odh-notebook-controller -A

oc rollout restart -n redhat-ods-applications deployment/odh-notebook-controller-manager

$ oc rollout restart -n redhat-ods-applications deployment/odh-notebook-controller-manager

RHOAIENG-23475 - 연결이 끊긴 환경의 IBM Power에 대한 추론 요청이 시간 초과 오류와 함께 실패합니다.

이전에는 IBM Power 아키텍처를 사용하여 유추 서비스에 100개 이상의 입력 토큰을 더 긴 프롬프트를 보낼 때 유추 서비스의 응답이 없었습니다. 이번 릴리스에서는 문제가 해결되었습니다.

RHOAIENG-20595 - http_proxy 환경 변수를 정의할 때 Pipeline 작업이 실행되지 않음

파이프라인 작업에서 http_proxy 또는 https_proxy 환경 변수를 설정하려고 하면 파이프라인 작업을 실행하지 못했습니다. 이번 릴리스에서는 문제가 해결되었습니다.

RHOAIENG-16568 - sendpyterLab Workbenches에서 PDF로 노트북을 다운로드할 수 없습니다

이전에는 metapyter에서 PDF 파일로 노트북을 다운로드할 수 없었습니다. 이번 릴리스에서는 문제가 해결되었습니다.

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

이전 버전에서는 sendpyter 노트북에서 Python 버전 3.11을 사용한 다음 Cryostat 클러스터를 만들 때 클러스터는 기본적으로 Cryostat 버전 2.35 및 Python 버전 3.9를 모두 포함하는 워크벤치 이미지로 기본 설정되어 호환성 오류가 발생했습니다. 이번 릴리스에서는 문제가 해결되었습니다.

RHOAIENG-7947 - KServe의 쿼리 중 모델 제공 실패

이전에는 ModelMesh 구성 요소를 처음 설치하고 다중 모델 제공 플랫폼을 활성화했지만 나중에 KServe 구성 요소를 설치하고 단일 모델 제공 플랫폼을 사용하도록 설정한 경우 단일 모델 제공 플랫폼에 배포된 모델에 대한 유추 요청이 실패할 수 있었습니다. 이 문제는 더 이상 발생하지 않습니다.

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

프로젝트에 대한 편집 권한이 부여되고 프로젝트 워크벤치를 생성한 경우 다음 동작을 확인했습니다.

RHOAIENG-24682 - [vLLM-Cuda] FIPS 지원 클러스터에 모델을 배포할 수 없음

이전에는 KServe용 vLLM NVIDIA GPU ServingRuntime 또는 FIPS 지원 클러스터의 NVIDIA 가속기에서 vLLM ServingRuntime Multi-Node 를 사용하여 모델을 배포한 경우 배포에 실패할 수 있었습니다. 이 문제는 이제 해결되었습니다.

RHOAIENG-23596 - IBM Power에 대한 추론 요청(Inference service fail with a timeout error)

이전에는 IBM Power 아키텍처를 사용하여 유추 서비스에 100개 이상의 입력 토큰을 보내는 경우 유추 서비스의 응답이 없었습니다. 이 문제는 더 이상 발생하지 않습니다.