Beschreibung
Red Hat OpenShift AI wurde entwickelt, um eine flexible Hybrid-Cloud-Plattform zu sein, die MLOps-, GenAIOps- und AgentOps-Funktionen kombiniert, um die schnelle Bereitstellung agentischer KI-Anwendungen zu erleichtern. Diese Plattform ermöglicht es Organisationen, KI-Modelle und -Anwendungen effizient zu erstellen, bereitzustellen und zu überwachen, sodass sie die Leistungsfähigkeit von KI in verschiedenen Umgebungen nutzen können, sei es vor Ort, am Edge oder in getrennten Umgebungen.
Die Plattform unterstützt eine Vielzahl von Open-Source-Tools wie PyTorch, Kubeflow, MLflow und vLLM, die es Teams ermöglichen, KI-Modelle in großem Maßstab zu experimentieren, bereitzustellen und zu liefern. Mit Red Hat OpenShift AI können Organisationen Kosten, Datenschutz und Lebenszyklen von Agenten effektiv verwalten und bieten eine stabile Grundlage für MLOps. Die Plattform verbessert auch die Zusammenarbeit zwischen Datenwissenschaftlern, KI-Ingenieuren und Entwicklern, sodass sie nahtlos innerhalb einer einzigen KI-Anwendungsumgebung zusammenarbeiten können.
Sicherheit ist ein kritischer Aspekt von Red Hat OpenShift AI, das Funktionen bietet, um toxische, voreingenommene oder themenfremde Eingaben und Ausgaben zu filtern und so Fairness und Sicherheit bei KI-Bereitstellungen zu gewährleisten. Die Plattform umfasst Tools wie Echtzeit-NeMo-Schutzvorrichtungen und adversarielle Schwachstellenscans, um Modelle vor potenziellen Bedrohungen zu schützen. Darüber hinaus bietet Red Hat OpenShift AI eine robuste Infrastruktur zur Verwaltung von KI-Workloads, zur Optimierung von Arbeitsabläufen und zur Gewährleistung der Einhaltung organisatorischer Standards.
Organisationen, die KI einführen möchten, können von den umfangreichen Ressourcen profitieren, die Red Hat zur Verfügung stellt, einschließlich Beratungsdiensten, Schulungen und einer unterstützenden Gemeinschaft. Die Fähigkeit der Plattform, sich mit großen Cloud-Anbietern zu integrieren, erhöht ihre Flexibilität und macht sie zu einer geeigneten Wahl für Unternehmen, die ihre KI-Initiativen innovativ und skalierbar gestalten möchten.
Red Hat OpenShift AI's Kernfunktionen
Agentische KI: Implementieren Sie AgentOps für agentische KI unter Verwendung von MLflow.
vLLM: Verwalten Sie die Kosten der generativen KI-Inferenz, indem Sie GPU-Ressourcen effizient nutzen.
MCP-Server: Aktiv verwalten und externen Toolzugriff übersetzen.
Private KI: Bietet Unterstützung für lokale und getrennte Betriebsmodi.
Modelle-als-Service: Hosten und Bereitstellen von Modellen für den internen Gebrauch.
llm-d: Optimieren Sie komplexe LLMs in großem Maßstab in einem Open-Source-Framework.
KI-Hub: Leistungsanalysen aus der Validierung von Drittanbieter-Modellen.
Gen AI Studio: Praktische Umgebung zur Interaktion mit Modellen.
Wie verwendet man Red Hat OpenShift AI?
Konfigurieren: Richten Sie Ihre Red Hat OpenShift AI-Umgebung ein.
Bereitstellen: Nutzen Sie die Plattform, um KI-Modelle und -Anwendungen bereitzustellen.
Überwachen: Überwachen Sie kontinuierlich die Leistung Ihrer KI-Lösungen.
Optimieren: Nutzen Sie Tools zur Optimierung von KI-Workloads und Inferenz.
Red Hat OpenShift AI's Anwendungsfälle
- Bereitstellung von KI-Modellen
- Kostenmanagement
- Datenschutz
- Kollaborative Entwicklung
- Sicherheitsmanagement
