红帽全球峰会Red Hat OpenShift AI Self-Managed 2.17
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Product documentation for Red Hat OpenShift AI Cloud Service
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发行注记
与这个版本相关的功能、功能增强、已解决的问题以及已知的问题
Red Hat OpenShift AI 简介
OpenShift AI 是数据科学家和智能和机器学习(AI/ML)应用程序的开发人员的平台
Supported configurations
Supported software platforms and architecture
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Documentation for OpenShift AI users
Red Hat OpenShift AI Self-Managed 入门
了解如何在 OpenShift AI 环境中工作
OpenShift AI 教程 - Fraud 检测示例
使用 OpenShift AI 在 JupyterLab 中培训示例模型，部署模型，并使用自动化管道优化模型
在 S3 兼容对象存储中使用数据
使用存储在工作台中的 S3 兼容对象存储中的数据
使用数据科学项目
在项目和工作台中组织工作，创建并就笔记本、培训和部署模型、配置模型服务器和实施管道进行合作
在数据科学 IDE 中使用
通过 Red Hat OpenShift AI Self-Managed 在数据科学 IDE 中工作
使用数据科学项目管道
使用 Red Hat OpenShift AI Self-Managed 中的数据科学管道
监控数据科学模型
监控 OpenShift AI 模型公平
使用分布式工作负载
使用分布式工作负载实现更快速、高效的数据处理和模型培训
使用连接的应用程序
从 Red Hat OpenShift AI Self-Managed 连接到应用程序
使用模型 registry
在 Red Hat OpenShift AI Self-Managed 中使用模型 registry
服务模型
Red Hat OpenShift AI Self-Managed 中的服务模型
API tiers
View a list of API tiers and API version examples for OpenShift AI
Documentation for OpenShift AI administrators
管理资源
从 OpenShift AI 仪表板管理管理任务
使用加速器
使用 Red Hat OpenShift AI Self-Managed 中的加速器
管理模型 registry
在 Red Hat OpenShift AI Self-Managed 中管理模型 registry
Documentation for OpenShift cluster administrators
安装和卸载 OpenShift AI Self-Managed
安装和卸载 OpenShift AI Self-Managed
在断开连接的环境中安装和卸载 OpenShift AI Self-Managed
在断开连接的环境中安装和卸载 OpenShift AI Self-Managed
升级 OpenShift AI Self-Managed
在 OpenShift 上升级 OpenShift AI
在断开连接的环境中升级 OpenShift AI Self-Managed
在断开连接的环境中升级 Red Hat OpenShift AI on OpenShift
管理 OpenShift AI
用于管理 OpenShift AI 的集群管理员任务
配置模型 registry 组件
在 Red Hat OpenShift AI Self-Managed 中配置模型 registry 组件
