Descrição
Red Hat OpenShift AI foi projetado para ser uma plataforma de nuvem híbrida flexível que combina capacidades de MLOps, GenAIOps e AgentOps para facilitar a rápida implantação de aplicações de IA agentiva. Esta plataforma permite que as organizações construam, implantem e monitorem modelos e aplicações de IA de forma eficiente, garantindo que possam aproveitar o poder da IA em diferentes ambientes, seja no local, na borda ou em configurações desconectadas.
A plataforma suporta uma variedade de ferramentas de código aberto, como PyTorch, Kubeflow, MLflow e vLLM, permitindo que as equipes experimentem, sirvam e entreguem modelos de IA em escala. Com o Red Hat OpenShift AI, as organizações podem gerenciar custos, privacidade de dados e ciclos de vida de agentes de forma eficaz, proporcionando uma base estável para MLOps. A plataforma também melhora a colaboração entre cientistas de dados, engenheiros de IA e desenvolvedores, permitindo que trabalhem juntos de forma integrada dentro de um único ambiente de aplicação de IA.
A segurança é um aspecto crítico do Red Hat OpenShift AI, que oferece recursos para filtrar entradas e saídas tóxicas, tendenciosas ou fora do tópico, garantindo justiça e segurança nas implantações de IA. A plataforma inclui ferramentas como guardrails NeMo em tempo real e varredura de vulnerabilidades adversariais para proteger modelos de ameaças potenciais. Além disso, o Red Hat OpenShift AI fornece uma infraestrutura robusta para gerenciar cargas de trabalho de IA, otimizando fluxos de trabalho e garantindo conformidade com os padrões organizacionais.
As organizações que buscam adotar IA podem se beneficiar dos extensos recursos disponíveis através da Red Hat, incluindo serviços de consultoria, treinamento e uma comunidade de apoio. A capacidade da plataforma de se integrar com os principais provedores de nuvem aumenta ainda mais sua flexibilidade, tornando-a uma escolha adequada para empresas que buscam inovar e escalar suas iniciativas de IA.
Recursos principais de Red Hat OpenShift AI
IA Agentiva: Implemente AgentOps para IA agentiva, usando MLflow.
vLLM: Gerencie os custos de inferência de IA generativa utilizando recursos de GPU de forma eficiente.
Servidores MCP: Governar e traduzir ativamente o acesso a ferramentas externas.
IA Privada: Oferece suporte para modo local e desconectado.
Modelos como Serviço: Hospede e forneça modelos para uso interno.
llm-d: Otimize LLMs complexos em escala em um framework de código aberto.
Hub de IA: Insights de desempenho a partir da validação de modelos de terceiros.
Estúdio de IA generativa: Ambiente prático para interagir com modelos.
Como usar Red Hat OpenShift AI?
Configurar: Configure seu ambiente Red Hat OpenShift AI.
Implantar: Use a plataforma para implantar modelos e aplicações de IA.
Monitorar: Monitore continuamente o desempenho de suas soluções de IA.
Otimizar: Utilize ferramentas para otimizar cargas de trabalho de IA e inferência.
Casos de uso de Red Hat OpenShift AI
- Implantação de Modelos de IA
- Gestão de Custos
- Privacidade de Dados
- Desenvolvimento Colaborativo
- Gestão de Segurança
