Deskripsi
Red Hat OpenShift AI dirancang sebagai platform cloud hybrid yang fleksibel yang menggabungkan kemampuan MLOps, GenAIOps, dan AgentOps untuk memfasilitasi penerapan cepat aplikasi AI agentik. Platform ini memungkinkan organisasi untuk membangun, menerapkan, dan memantau model dan aplikasi AI secara efisien, memastikan bahwa mereka dapat memanfaatkan kekuatan AI di berbagai lingkungan, baik di tempat, di tepi, atau dalam pengaturan yang terputus.
Baca Selengkapnya
Platform ini mendukung berbagai alat sumber terbuka seperti PyTorch, Kubeflow, MLflow, dan vLLM, memungkinkan tim untuk bereksperimen, menyajikan, dan mengirimkan model AI dalam skala besar. Dengan Red Hat OpenShift AI, organisasi dapat mengelola biaya, privasi data, dan siklus hidup agen secara efektif, memberikan fondasi yang stabil untuk MLOps. Platform ini juga meningkatkan kolaborasi antara ilmuwan data, insinyur AI, dan pengembang, memungkinkan mereka untuk bekerja sama dengan lancar dalam satu lingkungan aplikasi AI.
Keamanan adalah aspek penting dari Red Hat OpenShift AI, yang menawarkan fitur untuk menyaring input dan output yang beracun, bias, atau tidak relevan, memastikan keadilan dan keamanan dalam penerapan AI. Platform ini mencakup alat seperti pengaman NeMo waktu nyata dan pemindaian kerentanan adversarial untuk melindungi model dari potensi ancaman. Selain itu, Red Hat OpenShift AI menyediakan infrastruktur yang kuat untuk mengelola beban kerja AI, menyederhanakan alur kerja, dan memastikan kepatuhan terhadap standar organisasi.
Organisasi yang ingin mengadopsi AI dapat memanfaatkan sumber daya luas yang tersedia melalui Red Hat, termasuk layanan konsultasi, pelatihan, dan komunitas yang mendukung. Kemampuan platform untuk terintegrasi dengan penyedia cloud utama semakin meningkatkan fleksibilitasnya, menjadikannya pilihan yang cocok bagi perusahaan yang ingin berinovasi dan meningkatkan inisiatif AI mereka.
- KategoriPlatform Machine Learning
- Model HargaLangganan
- PenerapanHybrid Cloud
- PlatformWeb
Fitur Inti Red Hat OpenShift AI
AI Agentik: Terapkan AgentOps untuk AI agentik, menggunakan MLflow.
vLLM: Kelola biaya inferensi AI generatif dengan menggunakan sumber daya GPU secara efisien.
Server MCP: Secara aktif mengatur dan menerjemahkan akses alat eksternal.
AI Pribadi: Menyediakan dukungan mode on-premise dan terputus.
Model-sebagai-Layanan: Menyediakan dan menghosting model untuk penggunaan internal.
llm-d: Optimalkan LLM kompleks dalam skala besar dalam kerangka sumber terbuka.
Pusat AI: Wawasan kinerja dari validasi model pihak ketiga.
Studio AI generatif: Lingkungan praktis untuk berinteraksi dengan model.
Cara menggunakan Red Hat OpenShift AI?
Konfigurasi: Siapkan lingkungan Red Hat OpenShift AI Anda.
Terapkan: Gunakan platform untuk menerapkan model dan aplikasi AI.
Pantau: Pantau terus kinerja solusi AI Anda.
Optimalkan: Manfaatkan alat untuk mengoptimalkan beban kerja dan inferensi AI.
Kasus Penggunaan Red Hat OpenShift AI
- Penerapan Model AI
- Manajemen Biaya
- Privasi Data
- Pengembangan Kolaboratif
- Manajemen Keamanan
