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5.2. 제거된 기능

5.2.1. Microsoft SQL Server 명령줄 도구 제거
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OpenShift AI 2.24부터 Microsoft SQL Server 명령줄 도구(sqlcmd, bcp)가 워크벤치에서 제거되었습니다. 사전 설치된 명령줄 클라이언트를 사용하여 더 이상 Microsoft SQL Server를 관리할 수 없습니다.

5.2.2. 모델 레지스트리 ML Metadata (MLMD) 서버 제거
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OpenShift AI 2.23부터는 ML Metadata (MLMD) 서버가 모델 레지스트리 구성 요소에서 제거되었습니다. 이제 모델 레지스트리는 기존 모델 레지스트리 API 및 데이터베이스 스키마를 사용하여 기본 데이터베이스와 직접 상호 작용합니다. 이러한 변경은 전체 아키텍처를 단순화하고 ml-metadata 구성 요소에서 모델 레지스트리 자체 내에서 직접 데이터베이스 액세스로 전환하여 모델 레지스트리의 장기 유지 관리 및 효율성을 보장합니다.

모델 레지스트리 배포에 다음 오류가 표시되면 데이터베이스 스키마 마이그레이션이 실패했습니다. 

error: error connecting to datastore: Dirty database version {version}. Fix and force version.

트래픽을 Pod로 라우팅하기 전에 데이터베이스를 더티 상태에서 0으로 수동으로 변경하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 다음 단계를 수행합니다.

  1. 다음과 같이 모델 레지스트리 데이터베이스 포드의 이름을 찾습니다.

    kubectl get pods -n <your-namespace> | grep model-registry-db

    & lt;your-namespace& gt;를 모델 레지스트리가 배포된 네임스페이스로 바꿉니다.

  2. kubectl exec 를 사용하여 다음과 같이 모델 레지스트리 데이터베이스 Pod에서 쿼리를 실행합니다.

    kubectl exec -n <your-namespace> <your-db-pod-name> -c mysql -- mysql -u root -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD" -e "USE <your-db-name>; UPDATE schema_migrations SET dirty = 0;"

    < your-namespace >를 모델 레지스트리 네임스페이스로 바꾸고 < your-db -pod-name>을 이전 단계에서 찾은 Pod 이름으로 바꿉니다. & lt;your-db-name&gt;을 모델 레지스트리 데이터베이스 이름으로 바꿉니다.

    이렇게 하면 데이터베이스에서 더티 상태가 재설정되어 모델 레지스트리가 올바르게 시작될 수 있습니다.

5.2.3. 일부 버전에서는 임베디드 서브스크립션 채널이 사용되지 않음
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OpenShift AI 2.8 ~ 2.20 및 2.22 ~ 2.25의 경우 포함된 서브스크립션 채널이 사용되지 않습니다. 해당 버전에 대한 Operator의 새 설치에 필요한 포함된 채널을 선택할 수 없습니다. 서브스크립션 채널에 대한 자세한 내용은 Red Hat OpenShift AI Operator 설치를 참조하십시오.

5.2.4. Anaconda 제거
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Anaconda는 Python 및 R 프로그래밍 언어의 오픈 소스 배포판입니다. OpenShift AI 버전 2.18부터 Anaconda는 더 이상 OpenShift AI에 포함되지 않으며 Anaconda 리소스는 더 이상 OpenShift AI에서 지원하거나 관리하지 않습니다.

이전에 OpenShift AI에서 Anaconda를 설치한 경우 클러스터 관리자는 Anaconda 관련 아티팩트를 제거하려면 OpenShift 명령줄 인터페이스에서 다음 단계를 완료해야 합니다.

  1. Anaconda 암호가 포함된 시크릿을 제거합니다.

    oc delete secret -n redhat-ods-applications anaconda-ce-access

  2. Anaconda 검증 cronjob의 ConfigMap 을 제거합니다.

    oc delete configmap -n redhat-ods-applications anaconda-ce-validation-result

  3. Anaconda 이미지 스트림을 제거합니다.

    oc delete imagestream -n redhat-ods-applications s2i-minimal-notebook-anaconda

  4. 이미지 다운로드를 검증한 Anaconda 작업을 제거합니다.

    oc delete job -n redhat-ods-applications anaconda-ce-periodic-validator-job-custom-run

  5. Anaconda cronjob 실행과 관련된 모든 Pod를 제거합니다.

    oc get pods n redhat-ods-applications --no-headers=true | awk '/anaconda-ce-periodic-validator-job-custom-run*/'

로그는 더 이상 Elyra 파이프라인에서 실행되는 Python 스크립트용 S3 호환 스토리지에 저장되지 않습니다. OpenShift AI 버전 2.11에서는 OpenShift AI 대시보드의 파이프라인 로그 뷰어에서 이러한 로그를 볼 수 있습니다.

참고

이 변경 사항을 적용하려면 버전 2024.1 이상에서 워크벤치 이미지에 제공된 Elyra 런타임 이미지를 사용해야 합니다.

이전 워크벤치 이미지 버전이 있는 경우 프로젝트 워크벤치 업데이트에 설명된 대로 버전 선택 필드를 호환되는 워크벤치 이미지 버전(예: 2024.1)으로 업데이트합니다.

워크벤치 이미지 버전을 업데이트하면 파이프라인의 기존 런타임 이미지 선택이 지워집니다. 워크벤치 버전을 업데이트한 후 워크벤치 IDE를 열고 파이프라인의 속성을 업데이트하여 런타임 이미지를 선택합니다.

5.2.6. 베타 서브스크립션 채널이 더 이상 사용되지 않음
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OpenShift AI 2.5부터 베타 서브스크립션 채널이 더 이상 사용되지 않습니다. Operator의 새 설치에 대해 더 이상 베타 채널을 선택할 수 없습니다. 서브스크립션 채널에 대한 자세한 내용은 Red Hat OpenShift AI Operator 설치를 참조하십시오.

5.2.7. HabanaAI 워크벤치 이미지 제거
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HabanaAI 1.10 워크벤치 이미지에 대한 지원이 제거되었습니다. 버전 2.14의 새로운 OpenShift AI 설치에는 HabanaAI 워크벤치 이미지가 포함되어 있지 않습니다. 그러나 이전 버전에서 OpenShift AI를 업그레이드하는 경우 HabanaAI 워크벤치 이미지를 사용할 수 있으며 기존 HabanaAI 워크벤치 이미지가 계속 작동합니다.

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