6장. 해결된 문제


Red Hat OpenShift AI 2.25에서는 다음과 같은 주요 문제가 해결됩니다. Red Hat OpenShift AI 2.25의 보안 업데이트, 버그 수정 및 개선 사항은 비동기 에라타로 릴리스됩니다. 모든 OpenShift AI 에라타 권고는 Red Hat Customer Portal 에 게시됩니다.

6.1. Red Hat OpenShift AI 2.25에서 해결된 문제

RHOAIENG-9418 - Elyra에서 매개변수를 사용할 때 오류 발생

이전에는 Elyra에서 매개변수를 사용한 파이프라인을 실행하려고 할 때 오류가 발생했습니다. 이 문제는 이제 해결되었습니다.

RHOAIENG-30493 - Kue-enabled 프로젝트에서 워크벤치 생성 중 오류

이전에는 대시보드를 사용하여 Kue-enabled 프로젝트에서 워크벤치를 만들 때 클러스터에서 Kueue가 비활성화되었거나 선택한 하드웨어 프로필이 LocalQueue와 연결되지 않은 경우 생성에 실패했습니다. 이 경우 필요한 LocalQueue를 참조할 수 없으며 승인 Webhook 검증에 실패하고 오류 메시지가 표시되었습니다. 이 문제가 해결되었습니다.

RHOAIENG-32942 - Elyra에는 파이프라인 저장소가 Kubernetes인 경우 REST API에서 지원되지 않는 필터가 필요합니다.

이번 업데이트 이전에는 Kubernetes를 사용하도록 파이프라인 저장소가 구성된 경우 REST API에서 지원하지 않는 Elyra required equality (eq) 필터입니다. 이 모드에서는 부분 문자열 필터만 지원됩니다. 결과적으로 Elyra에서 Elyra를 통해 생성 및 제출 한 파이프라인이 성공적으로 실행될 수 없었습니다. 이 문제가 해결되었습니다.

RHOAIENG-32897 - Kubernetes API 및 잘못된 platformSpec 으로 정의된 Pipeline이 UI에 표시되지 않거나 실행되지 않음

이번 업데이트 이전에는 Kubernetes API로 정의된 파이프라인 버전에 비어 있거나 유효하지 않은 spec.platformSpec 필드(예: {} 또는 kubernetes 키 누락)가 포함된 경우 시스템은 필드를 파이프라인 사양으로 잘못 확인했습니다. 결과적으로 REST API에서 pipelineSpec 을 생략하여 파이프라인 버전이 UI에 표시되지 않고 실행되지 않습니다. 이 문제는 이제 해결되었습니다.

RHOAIENG-31386 - authenticationRef를 사용하여 유추 서비스를 배포하는 중 오류 발생

이번 업데이트 이전에는 외부 메트릭에 authenticationRef 를 사용하여 InferenceService를 배포할 때 authenticationRef 필드가 제거되었습니다. 이 문제는 이제 해결되었습니다.

RHOAIENG-33914 - LM-Eval Tier2 작업 테스트 실패

이전에는 MMLUSR(MMLUSR) 작업이 손상되었기 때문에 LM-Eval Tier2 작업 테스트에서 오류가 발생할 수 있었습니다. 이 문제는 최신 버전의 trustyai-service-operator 여야 합니다.

RHOAIENG-35532 - HardwareProfile 및 GPU를 사용하여 모델을 배포할 수 없음

이번 업데이트 이전에는 모델 배포에 GPU를 사용하는 HardwareProfile의 작동이 중지되었습니다. 이 문제가 이제 해결되었습니다.

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

이전 버전에서는 기존 Argo Workflows 인스턴스가 이미 포함된 클러스터에 OpenShift AI를 설치하거나 업그레이드하면 Data Science Pipelines에서 배포한 임베디드 Argo 구성 요소와 충돌할 수 있었습니다. 이 문제가 해결되었습니다. 기존 Argo Workflows 인스턴스를 사용하도록 OpenShift AI를 구성하여 Argo 워크플로우를 이미 실행하는 클러스터를 충돌 없이 Data Science Pipelines와 통합할 수 있습니다.

RHOAIENG-35623 - 하드웨어 프로필을 사용할 때 모델 배포가 실패합니다.

이전 버전에서는 Red Hat OpenShift AI Operator에서 InferenceService 리소스를 수동으로 생성할 때 하드웨어 프로필의 허용 오차,nodeSelector 또는 식별자 를 기본 InferenceService 에 삽입하지 않았기 때문에 하드웨어 프로필을 사용하는 모델 배포가 실패했습니다. 결과적으로 모델 배포 Pod를 적절한 노드에 예약할 수 없어 배포가 준비 상태가 되지 못합니다. 이 문제는 이제 해결되었습니다.

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