الوصف
ريد هات أوبن شيفت AI مصممة لتكون منصة سحابية هجينة مرنة تجمع بين قدرات MLOps و GenAIOps و AgentOps لتسهيل نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيلة بسرعة. تتيح هذه المنصة للمؤسسات بناء ونشر ومراقبة نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي بكفاءة، مما يضمن قدرتها على الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي عبر بيئات مختلفة، سواء كانت محلية أو على الحافة أو في إعدادات غير متصلة.
قراءة المزيد
تدعم المنصة مجموعة متنوعة من الأدوات مفتوحة المصدر مثل PyTorch و Kubeflow و MLflow و vLLM، مما يمكّن الفرق من التجربة وتقديم وتسليم نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع. مع ريد هات أوبن شيفت AI، يمكن للمؤسسات إدارة التكاليف وخصوصية البيانات ودورات حياة الوكلاء بفعالية، مما يوفر أساسًا مستقرًا لـ MLOps. كما تعزز المنصة التعاون بين علماء البيانات ومهندسي الذكاء الاصطناعي والمطورين، مما يسمح لهم بالعمل معًا بسلاسة ضمن بيئة تطبيق ذكاء اصطناعي واحدة.
الأمان هو جانب حاسم في ريد هات أوبن شيفت AI، التي تقدم ميزات لتصفية المدخلات والمخرجات السامة أو المتحيزة أو غير ذات الصلة، مما يضمن العدالة والسلامة في نشرات الذكاء الاصطناعي. تشمل المنصة أدوات مثل حواجز NeMo في الوقت الفعلي وفحص الثغرات الهجومية لحماية النماذج من التهديدات المحتملة. بالإضافة إلى ذلك، توفر ريد هات أوبن شيفت AI بنية تحتية قوية لإدارة أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي، وتبسيط سير العمل، وضمان الامتثال للمعايير التنظيمية.
يمكن للمؤسسات التي تتطلع إلى اعتماد الذكاء الاصطناعي الاستفادة من الموارد الواسعة المتاحة من خلال ريد هات، بما في ذلك خدمات الاستشارات والتدريب ومجتمع داعم. تعزز قدرة المنصة على التكامل مع مقدمي الخدمات السحابية الرئيسيين مرونتها، مما يجعلها خيارًا مناسبًا للمؤسسات التي تهدف إلى الابتكار وتوسيع مبادراتها في الذكاء الاصطناعي.
- الفئةمنصّات تعلّم الآلة
- نموذج التسعيراشتراك
- النشرسحابة هجينة
- المنصاتالويب
الميزات الأساسية لـ ريد هات أوبن شيفت AI
الذكاء الاصطناعي الوكيلي: تنفيذ AgentOps للذكاء الاصطناعي الوكيلي، باستخدام MLflow.
vLLM: إدارة تكاليف استدلال الذكاء الاصطناعي باستخدام موارد GPU بكفاءة.
خوادم MCP: إدارة الوصول إلى الأدوات الخارجية بشكل نشط وترجمتها.
الذكاء الاصطناعي الخاص: يوفر دعمًا للوضع المحلي وغير المتصل.
النماذج كخدمة: استضافة وتوفير النماذج للاستخدام الداخلي.
llm-d: تحسين نماذج LLM المعقدة على نطاق واسع في إطار مفتوح المصدر.
مركز الذكاء الاصطناعي: رؤى الأداء من التحقق من النماذج الخارجية.
استوديو الذكاء الاصطناعي: بيئة عملية للتفاعل مع النماذج.
كيفية استخدام ريد هات أوبن شيفت AI؟
تكوين: إعداد بيئة ريد هات أوبن شيفت AI الخاصة بك.
نشر: استخدام المنصة لنشر نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
مراقبة: مراقبة أداء حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك بشكل مستمر.
تحسين: استخدام الأدوات لتحسين أحمال العمل واستدلال الذكاء الاصطناعي.
حالات استخدام ريد هات أوبن شيفت AI
- نشر نماذج الذكاء الاصطناعي
- إدارة التكاليف
- خصوصية البيانات
- التطوير التعاوني
- إدارة الأمان
