説明
Red Hat OpenShift AIは、エージェントAIアプリケーションの迅速な展開を促進するために、MLOps、GenAIOps、およびAgentOps機能を組み合わせた柔軟なハイブリッドクラウドプラットフォームとして設計されています。このプラットフォームにより、組織はAIモデルとアプリケーションを効率的に構築、展開、監視でき、オンプレミス、エッジ、または切断された環境など、さまざまな環境でAIの力を活用できます。
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このプラットフォームは、PyTorch、Kubeflow、MLflow、vLLMなどのさまざまなオープンソースツールをサポートしており、チームはAIモデルを大規模に実験、提供、配信できます。Red Hat OpenShift AIを使用することで、組織はコスト、データプライバシー、およびエージェントライフサイクルを効果的に管理でき、MLOpsのための安定した基盤を提供します。また、このプラットフォームはデータサイエンティスト、AIエンジニア、開発者間のコラボレーションを強化し、彼らが単一のAIアプリケーション環境内でシームレスに協力できるようにします。
セキュリティはRed Hat OpenShift AIの重要な側面であり、有害、偏見のある、またはトピック外の入力と出力をフィルタリングする機能を提供し、AI展開における公平性と安全性を確保します。このプラットフォームには、リアルタイムのNeMoガードレールや敵対的脆弱性スキャンなどのツールが含まれており、モデルを潜在的な脅威から保護します。さらに、Red Hat OpenShift AIはAIワークロードを管理するための堅牢なインフラストラクチャを提供し、ワークフローを合理化し、組織の基準に準拠することを保証します。
AIを導入しようとする組織は、Red Hatを通じて提供されるコンサルティングサービス、トレーニング、およびサポートコミュニティなどの豊富なリソースの恩恵を受けることができます。このプラットフォームの主要なクラウドプロバイダーとの統合能力は、その柔軟性をさらに高め、AIイニシアティブを革新し、スケールアップしようとする企業にとって適切な選択肢となります。
- カテゴリー機械学習プラットフォーム
- 料金モデルサブスクリプション
- デプロイハイブリッドクラウド
- プラットフォームWeb
Red Hat OpenShift AIの主要機能
エージェントAI：MLflowを使用してエージェントAIのためのAgentOpsを実装します。
vLLM：GPUリソースを効率的に使用して生成AI推論のコストを管理します。
MCPサーバー：外部ツールアクセスを積極的に管理および翻訳します。
プライベートAI：オンプレミスおよび切断モードのサポートを提供します。
モデル・アズ・ア・サービス：内部使用のためのモデルをホストおよび提供します。
llm-d：オープンソースフレームワーク内で複雑なLLMを大規模に最適化します。
AIハブ：サードパーティモデルの検証からのパフォーマンスインサイト。
生成AIスタジオ：モデルと対話するためのハンズオン環境。
Red Hat OpenShift AIの使い方は？
設定：Red Hat OpenShift AI環境を設定します。
展開：プラットフォームを使用してAIモデルとアプリケーションを展開します。
監視：AIソリューションのパフォーマンスを継続的に監視します。
最適化：AIワークロードと推論を最適化するためのツールを活用します。
Red Hat OpenShift AIの使用例
- AIモデルの展開
- コスト管理
- データプライバシー
- 共同開発
- セキュリティ管理
