红帽全球峰会2.2. 功能增强
- 支持自定义 OAuth 代理 sidecar 资源分配
现在，您可以在工作台 pod 中自定义 OAuth 代理 sidecar 的 CPU 和内存请求和限值。要做到这一点，请在笔记本自定义资源(CR)中添加一个或多个注解：
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notebooks.opendatahub.io/auth-sidecar-cpu-request -
notebooks.opendatahub.io/auth-sidecar-memory-request -
notebooks.opendatahub.io/auth-sidecar-cpu-limit notebooks.opendatahub.io/auth-sidecar-memory-limit如果没有指定这些注解，sidecar 将使用默认值 100m CPU 和 64Mi 内存来保持向后兼容性。添加或修改注解后，您必须重启工作台才能使新资源分配生效。
注解值必须遵循 Kubernetes 资源单元约定。如需更多信息，请参阅 Kubernetes 中的资源单元。
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- 增强的 workbench 身份验证
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现在，工作台身份验证在 OpenShift AI 中更为平稳。当您创建新工作台时，协调器会自动生成所需的
OAuthClient，无需手动向oauth-proxy容器授予权限。
- 支持灵活的存储类管理
- 在这个版本中，当将集群存储添加到 OpenShift AI 中的项目或工作台时，管理员可以为存储类选择任何支持的访问模式。此功能增强删除了由不支持的存储类或不正确的访问模式假设导致的部署问题。
- 支持在 Grace Hopper Arm 平台上部署
- OpenShift AI 现在可在 Grace Hopper Arm 平台上部署。此增强提高了 x86 架构之外的硬件兼容性，允许您在基于 Arm 的 NVIDIA Grace Hopper 系统上部署和运行工作负载。这些系统为 AI 和机器学习工作负载提供了一个可扩展的、节能和高性能环境。
目前，以下组件和镜像变体当前不可用：
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pytorch和pytorch+llmcompressorworkbench 和管道运行镜像 - CUDA-accelerated Kubeflow 培训镜像
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fms-hf-tuning镜像
- 使用 Kubernetes API 定义和管理管道
现在，您可以使用 Kubernetes API 定义和管理数据科学管道和管道版本，它将其作为自定义资源存储在集群中而不是内部数据库。此功能增强可让您更轻松地使用 OpenShift GitOps (Argo CD)或类似的工具来管理管道，同时仍然允许您通过 OpenShift AI 用户界面、API 和
kfpSDK 来管理它们。在创建或编辑 管道服务器时，此选项默认可通过 Kubernetes 复选框中的 Store 管道定义进行配置。OpenShift AI 管理员和项目所有者也可以在
DataSciencePipelinesApplication(DSPA)自定义资源中将spec.apiServer.pipelineStore字段设置为kubernetes或database来配置这个选项。如需更多信息 ，请参阅使用 Kubernetes API 定义管道。
- 添加了对使用 DataScienceCluster (DSC)资源配置 TrustyAI 全局设置的支持
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管理员现在可以声明性地管理 LMEval 的
allowOnline和allowCodeExecutionthrough DSC 接口，更改会自动传播到 TrustyAI operator。这会向 TrustyAI 配置与其他 OpenShift AI 组件一起通知，并不再需要手动 ConfigMap 编辑或 Operator 重启。
- 添加了对将不需要的文件移到回收站目录中的支持
- 现在，您可以通过将不需要的文件移到 Jupyter Notebook 中的回收目录中来增加容器存储。要删除这些文件，请点击 Jupyter 笔记本工具栏中的 Move to Trash 图标并浏览您的回收目录。选择您要永久删除的文件，并删除它们以防止完全笔记本存储。
- 更新了工作台镜像
- 现在提供了一组新的工作台镜像。这些预构建的工作台镜像和升级的软件包包括用于数据分析和探索的 Python 库和框架，以及用于加速计算密集型任务的 CUDA 和 ROCm 软件包。此外，它们为 RStudio 和 code-server 提供了运行时和更新 IDE。
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