A Red Hat bemutatja legújabb innovációját, a Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) nevű fejlesztést, egy úttörő platformot, ami a generatív mesterséges intelligencia (GenAI) modellek fejlesztését, tesztelését és telepítését egyszerűsíti. Az IBM Research nyílt forráskódú Granite nagy nyelvi modellek (LLM-ek) integrálása az InstructLab modell-egyensúlyainak eszközeivel, amelyet a LAB (chatBot-hoz nagyarányú egyensúly) módszer erősít, a RHEL AI katalizátorként hat az AI-alapú megoldásokra.
Felismerve a ChatGPT indulásának hatását a GenAI szektorban, a Red Hat célul tűzte ki az innováció felgyorsítását, vállalatokat ösztönözve a kezdeti GenAI szolgáltatások felfedezésétől a teljes jogú AI alkalmazások létrehozásáig. Az egyre bővülő nyílt modellválaszték azt mutatja, hogy a „mindenre jó” modell nem a jövő; ehelyett számos testreszabható modell további innovációt fog ösztönözni.
Az AI Stratégia Erősítése Diverzifikált Készségekkel és Költségkezeléssel
Az AI stratégia kidolgozása nemcsak a megfelelő modell kiválasztásáról szól, összetett folyamatra van szükség ahhoz, hogy a modelleket a vállalati igényekhez igazítsuk, és integráljuk őket a vállalati alkalmazásokba. Az adattudományi szakértelem hiánya, valamint a jelentős pénzügyi követelmények, mint például az infrastruktúra költségek, az AI szolgáltatás fogyasztása, a bonyolult modellek hangolása és az életciklus kezelése akadályt jelentenek. A Red Hat InstructLab eszközei, a Granite modellek és a RHEL AI invázió az Open Source projekt előnyeit – átláthatóság, közösségvezérelt fejlesztés, ingyenes hozzáférés és újrafelhasználhatóság – vonultatják fel a problémák leküzdésére.
Lépés az AI Hozzáférhetőségének Javítása Felé: Bemutatkozik az InstructLab és a Granite Modellek
Az IBM Research LAB módszere, egy innovatív modell-egyenlítési stratégia szintetikus adat generálásával, hozzáférhetőbbé teszi az AI modellfejlesztést. A kompetenciák meghatározása egy taxonómia alapján, és a szintetikus adatok előállítása ezen a szinten, segít a költséges emberi annotációk és a szabadalmaztatott modellekre való túlzott támaszkodás elkerülésében, így az modellek képzése javul.
Az LAB segítségével nyilvánvalóan javult a modellek teljesítménye, az IBM, a Red Hattal való együttműködésben, bemutatta az InstructLab-ot – egy nyílt forráskódú közösséget, melynek fókusza a LLM fejlesztés demokratizálása. Ráadásul, az IBM kiadta a Granite angol nyelvi modellek családját az Apache licensz alatt, ösztönözve a közösség javítását a kollektív tudás és szakértelem révén.
RHEL AI: Az Open Source AI Innováció a Linux Alapítványon belül
A nyitott hozzáálláson alapuló AI innovációként RHEL AI az InstructLab vállalati verzióját integrálja a Granite kódolási és nyelvi modelleivel a vezető Linux vállalati platformon. A Red Hat biztosítja, hogy robusztus implementáció történjen hibrid infrastruktúrákban és egy alapot nyújt a GenAI Open Source modellek alkalmazására a vállalati területen. Az RHEL AI teljeskörűen támogatott nyílt forráskódú Granite modelleket foglal magában, egy skálázható InstructLab disztribúciót, RHEL-optimalizált futási példányokat, melyekben Granite modellek és InstructLab eszköztárak vannak, illetve teljes életciklus támogatást nyújt, elősegítve a GenAI terjedését hibrid felhő környezetekben a Red Hat OpenShift AI segítségével, amely támogatja a Kubernetes motort.
A Készségluk és Az Open Modellek Ökoszisztémájának Támogatása
Az AI előrelépése a vállalatokban gyakran olyan szakértelmet igényel az adattudományban és a gépi tanulásban, ami ritka és költséges. A Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) potenciálisan ezeket a problémákat célozza meg könnyebb hozzáférést biztosítva eszközökhöz és modellekhez, mint például az IBM Research Granite LLM-ek és az InstructLab modell-egyenlítő eszközeit, ami csökkentheti a belépési akadályt az előrehaladott adattudományi erőforrások nélküli szervezetek számára.
Kulcskérdések:
Hogyan segít a RHEL AI platform a költségkezelésben az AI telepítés során?
A RHEL AI arra törekszik, hogy azonosítsa azokat az egyedi tervezési hibákat, amelyek olykor észrevétlenek maradnak, továbbá javaslatokat kínál a költségek csökkentésére.
Milyen kihívásokat igyekszik megoldani a RHEL AI platform?
A RHEL AI célja a komplexitás kihívásainak, az AI modellek hangolása és az életciklus menedzselése, valamint az AI integrációja a vállalati alkalmazásokba átfogóan, egy integrált, nyílt forráskódú platform biztosításával.
Előnyök:
– Az open source modellek használata, mint a Granite LLM-ek, felgyorsíthatja az innovációt és csökkentheti a függést a szabadalmaztatott lehetőségektől.
– A RHEL AI teljes életciklus támogatást kínál, ami létfontosságú az AI modellek karbantartásához és frissítéséhez a vállalati környezetben.
– Az IBM LAB módszer integrációval, szintetikus adatok generálásával jelentősen javítható a modellek képzése, miközben kezelik a költségeket.
– A platform hangsúlya az open source értékeken összhangban van a szélesebb AI közösség átláthatóság és reprodukálhatóság felé tett lépéseivel.
Hátrányok:
– Habár az AI fejlesztési folyamat egyszerűsítésére törekszik, az AI-val még mindig meredek tanulási görbét mutatnak azok a vállalatok, amelyek újak az AI területén.
– Az open source modellek hatékonysága és hatékonysága az élvonalbeli szabadalmaztatott modellekhez képest még nem került fokozottan benchmarkolásra.
– A vállalkozások aggódhatnak az open source természet miatt a támogatás, a biztonság és a megbízhatóság területén annak ellenére, hogy a Red Hat jó hírű.
Kulcskérdések és Vita:
– Az AI integrációja a vállalati szinten gyakran aggályokat vet fel az adatvédelem, a biztonság és az etikai szempontok szempontjából.
– Folyamatban van a vita az open source AI eszközök hatékonyságáról és biztonságáról a szabadalmaztatott szoftverekkel szemben, különösen az üzleti kritikus alkalmazások terén.
További felfedezés céljából, és hogy követni lehessen a Red Hat és az AI iparág haladását, érdemes felkeresni a következő weboldalakat:
– IBM: az IBM Research kezdeményezéseiről, beleértve a LAB módszertant és a Granite LLM-eket.
– Red Hat: további információkért a Red Hat Enterprise Linux AI platformról és egyéb Red Hat ajánlatokról.
– The Linux Foundation: az Open Source szoftverekkel kapcsolatos Linux Foundation tevékenységek részleteiről és a különböző AI projektek támogatásáról.
Ahogy a RHEL AI platform fejlődik, érdemes figyelni, hogy mennyire segíti hatékonyan az AI demokratizálását a vállalati környezetben, és hogyan képes legyőzni a GenAI nagy léptékű alkalmazásával kapcsolatos kihívásokat.
The source of the article is from the blog scimag.news