第 6 章 已解决的问题

RHOAIENG-2653 7- 在安装 OpenShift AI 2.21 后无法访问仪表板

在新集群中安装 OpenShift AI 2.21 并创建了 DataScienceCluster 后，您无法访问仪表板，因为在没有默认组配置的情况下创建 Auth 自定义资源。这个问题现已解决。

RHOAIENG-26464 64- InstructLab training phase1 pod 在使用默认值时重启，因为 RHOAI 2.21 中的内存不足

当您使用 training _memory_per_worker 输入参数的默认值(100 GiB)运行 InstructLab 管道时，由于 pod 内存不足，phase1 培训任务会失败。这个问题现已解决。

在更改工作台或模型部署的硬件配置集时，RHOAIENG- 26263- 节点选择器不会清除

如果您编辑了现有的工作台或模型部署，将硬件配置集从包含节点选择器的节点配置集更改为没有一样的，则无法删除之前的节点放置设置。在这个版本中，这个问题已解决。

RHOAIENG-26099 - 环境变量 HTTP_PROXY 和 HTTPS_PROXY 添加到笔记本

在以前的版本中，笔记本控制器将集群范围的 OpenShift Proxy 配置注入所有新创建和重启的工作台。在这个版本中，除非集群管理员通过 ConfigMap 启用代理配置，否则不会注入代理配置。

要启用代理配置，请运行以下命令：

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

在断开连接的环境中的 IBM Power RHOAIENG-23475 - Inference 请求会失败，并显示超时错误

在以前的版本中，当您使用 IBM Power 架构向 inference 服务发送超过 100 个输入令牌时，没有来自 inference 服务的响应。在这个版本中，这个问题已解决。

在定义 http_proxy 环境变量时，RHOAIENG-20595 - Pipelines 任务无法运行

如果您试图在管道任务中设置 http_proxy 或 https_proxy 环境变量，管道任务将无法运行。在这个版本中，这个问题已解决。

RHOAIENG-16568 - Unable to download notebook as a PDF from JupyterLab Workbenches

在以前的版本中，您无法在 Jupyter 中下载笔记本作为 PDF 文件。在这个版本中，这个问题已解决。

当在带有 Jupyter 笔记本的 Ray 集群中使用不同的 Python 版本时，会出现 RHOAIENG-14271 - 兼容性错误

在以前的版本中，当在 Jupyter 笔记本中使用 Python 版本 3.11 时，然后创建了 Ray 集群，集群默认为包含 Ray 版本 2.35 和 Python 版本 3.9 的工作台镜像，这会导致兼容性错误。在这个版本中，这个问题已解决。

在 KServe 中的查询过程中，RHOAIENG- 7947- Model serving 会失败

在以前的版本中，如果您最初安装 ModelMesh 组件并启用多模式服务平台，但稍后安装了 KServe 组件并启用单model服务平台，则对在单模式服务平台上部署的模型的请求可能会失败。这个问题不再发生。

RHOAIENG-580 （以前称为 RHODS-9412）- 如果具有编辑权限的用户创建了工作台，Elyra pipeline 将无法运行

如果您被授予项目的编辑权限并创建了项目工作台，您会看到以下行为：

RHOAIENG-2468 2- [vLLM-Cuda] Unable to deploy model on enabled FIPS

在以前的版本中，如果您在启用了 FIPS 的集群上使用 vLLM NVIDIA GPU ServingRuntime for KServe 或 vLLM ServingRuntime Multi-Node for KServe 运行时部署了模型，则部署可能会失败。这个问题现已解决。

RHOAIENG-23596 - IBM Power 上的 Inference 请求，在较长的提示中提示对 inference 服务失败，并显示超时错误

在以前的版本中，当使用 IBM Power 架构向 inference 服务发送超过 100 个输入令牌时，没有来自 inference 服务的响应。这个问题不再发生。