Red Hat ha esteso la sua piattaforma per supportare l'IA generativa: OpenShift AI supporterà gli sviluppi di intelligenza artificiale e machine learning.
OpenShift AI permetterà ai propri clienti di sviluppare nuovi modelli di intelligenza artificiale potendo contare su un'infrastruttura specializzata e consistente. La piattaforma offre le fondamenta per creare modelli di IA e machine learning ed eseguire le applicazioni collegate. Le nuove funzionalità permetteranno inoltre di effettuare il fine-tuning dei modelli esistenti e risparmiare sui costi iniziali di addestramento.
Tra le feature più importanti ci sono nuove pipeline di sviluppo per l'IA e il machine learning per aiutare sviluppatori e data scientist a revisionare più velocemente i progetti e integrare l'automazione nelle applicazioni. Red Hat ha migliorato l'esecuzione e il monitoraggio dei modelli sviluppati aggiungendo il supporto GPU per l'inferenza e una dashboard centralizzata.
Red Hat ha inoltre annunciato Ansible Lightspeed che integra la potenza dell'assistente di programmazione Watson di IBM su Ansible, software per automatizzare le procedure di storage, server e networking dei sistemi. In particolare, Lighstpeed permetterà agli utenti di generare dei playbook usando semplici comandi espressi in linguaggio naturale.
Le nuove capacità della piattaforma permetteranno di usare il machine learning su una più ampia varietà di piattaforme, senza rinunciare all'open source.
"I foundation model offrono benefici reali e tangibili alle enterprise per sfruttare i vantaggi dell'IA, ma richiedono ancora investimenti per l'addestramento e il fine-tuning per rispondere ai bisogni delle imprese" ha affermato Chris Wright, CTO e vice presidente senior, Global Engineering di Red Hat. "La visione di Red Hat per l'IA per le enterprise si sviluppa a partire da questa idea con Red Hat OpenShift AI che fornirà fondamenta flessibili e scalabili per addestrare, manutenere, migliorare e usare i modelli in produzione. La cosa migliore è che OpenShift AI è ancora OpenShift: ciò significa che le organizzazioni lo comprendono e lo ritengono affidabile, e possono estendere le loro operazioni di IA e machine learning per soddisfare oggi i requisiti di domani".