2장. 새로운 기능 및 개선 사항

OpenShift AI 모델 레지스트리 및 모델 카탈로그는 이제 GA(GA) 기능으로 제공됩니다.

모델 레지스트리는 관리자 및 데이터 과학자가 배포하기 전에 AI 모델의 라이프사이클을 등록, 버전 및 관리할 수 있도록 중앙 리포지토리 역할을 합니다. 모델 레지스트리는 AI 모델 거버넌스의 핵심 구성 요소입니다.

모델 카탈로그에서는 데이터 과학자와 AI 엔지니어가 사용 사례에 가장 적합한 기술을 검색하고 평가할 수 있는 선별된 라이브러리를 제공합니다.

Cryostat Compressor 라이브러리는 이제 일반적으로 사용할 수 있으며 표준 OpenShift AI 워크벤치 이미지 및 파이프라인에 완전히 통합되었습니다.

이 라이브러리는 특히 OpenShift AI 환경을 종료하지 않고 vLLM에 배포하기 위해 대규모 언어 모델을 최적화하는 통합 방법을 제공합니다. 대화형 노트북 작업으로 또는 파이프라인에서 모델 압축을 배치 작업으로 실행할 수 있으므로 하드웨어 비용을 크게 줄이고 관대 AI 워크로드의 추론 속도를 향상시킬 수 있습니다.

Data Science Pipelines에 포함된 대신 기존 Argo Workflows 인스턴스를 사용하도록 OpenShift AI를 구성할 수 있습니다. 이 기능은 자체 Argo 워크플로우 환경을 유지 관리하고 Argo 워크플로우가 이미 배포된 클러스터에서 파이프라인 채택을 단순화하는 사용자를 지원합니다.

새로운 글로벌 구성 옵션은 포함된 Argo WorkflowController의 배포를 비활성화하여 Argo 워크플로우를 이미 사용하여 충돌 없이 파이프라인과 통합할 수 있습니다. 클러스터 관리자는 포함된 컨트롤러를 배포하거나 자체 Argo 인스턴스를 사용할지 여부를 선택하고 두 라이프사이클을 개별적으로 관리할 수 있습니다. 자세한 내용은 자체 Argo Workflows 인스턴스를 사용하여 파이프라인 구성을 참조하십시오.