Поиск по сайту:

Как Red Hat использует ИИ, чтобы облегчить жизнь системным администраторам

Работа гиганта в области искусственного интеллекта с открытым исходным кодом заключается в интеграции всего семейства программного обеспечения Red Hat в интеллектуальный и простой в управлении стек. Вот что каждый из них делает и как они сочетаются друг с другом.

Я буду так рад, когда каждый пресс-релиз о технологиях или бизнесе больше не будет начинаться со слов «Теперь с ИИ!» В большинстве случаев это просто пустые слова. Red Hat немного отличается: компания интегрирует искусственный интеллект в свою линейку продуктов. Сюда входят Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), Red Hat OpenShift AI и Red Hat Ansible Automation. Вот что каждый из них делает и как они сочетаются друг с другом.

Red Hat работала с ИИ задолго до этой последней волны анонсов. Первой серьезной работой Red Hat в области ИИ была Red Hat Lightspeed, генеративный сервис ИИ с базовой моделью, ориентированной на автоматизацию. Lightspeed, который использует обработку естественного языка (NLP) для преобразования подсказок в код, впервые появился в программе Ansible DevOps, где он помог упростить сложные задачи системного администрирования. В частности, он был разработан, чтобы демистифицировать создание Ansible Playbooks.

В дальнейшем RHEL AI станет основной платформой искусственного интеллекта Red Hat. В настоящее время RHEL AI находится в предварительной версии для разработчиков и предназначен для оптимизации разработки, тестирования и развертывания моделей генеративного ИИ. Эта новая платформа объединяет семейство моделей больших языков Granite (LLM) IBM Research с открытым исходным кодом, основанные на методологии LAB инструменты выравнивания InstructLab и совместный подход к разработке моделей в рамках проекта InstructLab.

IBM Research стала пионером в методологии LAB, которая использует генерацию синтетических данных и многоэтапную настройку для согласования моделей искусственного интеллекта и машинного обучения без дорогостоящих ручных усилий. Подход LAB, усовершенствованный сообществом InstructLab, позволяет разработчикам создавать программы LLM и вносить в них свой вклад так же, как и в любой проект с открытым исходным кодом.

С запуском InstructLab IBM выпустила избранные модели английского языка и кода Granite English под лицензией Apache, предоставляя прозрачные наборы данных для обучения и вклада сообщества. Англоязычная модель Granite 7B теперь интегрирована в InstructLab, где пользователи могут совместно расширять ее возможности.

RHEL AI призван упростить внедрение в масштабах предприятия, предлагая полностью оптимизированный загрузочный образ RHEL для развертывания серверов в гибридных облачных средах. Эти оптимизированные экземпляры среды выполнения загрузочной модели работают с моделями Granite и пакетами инструментов InstructLab. Они включают оптимизированные библиотеки времени выполнения Pytorch и ускорители графических процессоров для AMD Instinct MI300X, графических процессоров Intel и NVIDIA, а также платформ NeMo.

RHEL AI также интегрирован в OpenShift AI, платформу операций машинного обучения (MLOps) Red Hat, что позволяет реализовывать крупномасштабные модели в распределенных кластерах.

RHEL AI также будет использовать Lightspeed, чтобы помочь вам развертывать, управлять и обслуживать ваши экземпляры RHEL. Например, на саммите Red Hat компания Red Hat продемонстрировала, как она может проверять наличие исправлений безопасности для общих уязвимостей и эксплойтов (CVE), а затем вы можете приказать своей системе продолжить установку исправления.

Далее: OpenShift AI, включающий RHEL AI, позволяет предприятиям масштабировать рабочие процессы и управлять моделями с помощью MLOps на базе Kubernetes. Пользователи корпоративной студии IBM watsonx.ai выиграют от этой интеграции, получив доступ к улучшенному управлению моделями и ценообразованию.

Как и RHEL AI, эта новая версия OpenShift, дружественная к AI, — дистрибутив Red Hat Kubernetes — включает в себя Lightspeed, упрощающую использование OpenShift. Например, он порекомендует, как развертывать новые приложения, когда использовать автоматическое масштабирование и подходящие размеры для облачных экземпляров. Далее он будет следить за вашим приложением; после того, как приложение проработает некоторое время, Lightspeed автоматически уменьшит ресурсы приложения, если требования к емкости окажутся ниже ожидаемых.

Короче говоря, сказал Ашеш Бадани, старший вице-президент и директор по продуктам Red Hat, «Red Hat Lightspeed передает готовый к производству искусственный интеллект в руки пользователей, которые могут быстрее внедрять инновации: в ИТ-организацию».

Наконец, в Ansible Red Hat добавила в свой набор трюков «политику как код». Почему? Сатиш Балакришнан, вице-президент и генеральный менеджер Ansible, объяснил, что по мере того, как ИИ расширяет возможности отдельных систем за пределы того, чем мы можем управлять, задача поддержки ИТ-инфраструктуры становится все более сложной.

С точки зрения Балакришнана, «ИИ — это заключительный этап процесса внедрения автоматизации. В контексте корпоративных ИТ-операций ИИ означает машины, автоматизирующие процессы, соединяющие инфраструктуру и инструменты, чтобы сделать их более эффективными, а также принятие решений для повышения отказоустойчивости и сокращения затрат». ."

Используя искусственный интеллект для автоматизации политики как кода, Red Hat видит, что новый Ansibile эффективно обеспечивает соблюдение внутренних и внешних политик в начале нового ИТ-проекта, а затем управляет его операциями в масштабе.

Если вам кажется, что здесь есть одна тема, объединяющая все программы, вы правы. Red Hat использует ИИ, чтобы облегчить жизнь администраторам своей системы. Да, вы сможете создавать программы искусственного интеллекта на RHEL и OpenShift, но в ближайшем будущем Red Hat AI будет направлена на интеграцию всего семейства программного обеспечения Red Hat в простой в управлении и интеллектуальный программный стек со всеми его функциями. клиенты.

Статьи по данной тематике