Описание
Red Hat OpenShift AI разработан как гибкая гибридная облачная платформа, которая сочетает в себе возможности MLOps, GenAIOps и AgentOps для облегчения быстрого развертывания агентных AI-приложений. Эта платформа позволяет организациям эффективно создавать, развертывать и контролировать AI-модели и приложения, обеспечивая возможность использовать мощь AI в различных средах, будь то локальные серверы, на краю сети или в отключенных условиях.
Платформа поддерживает различные инструменты с открытым исходным кодом, такие как PyTorch, Kubeflow, MLflow и vLLM, позволяя командам экспериментировать, обслуживать и предоставлять AI-модели в масштабах. С помощью Red Hat OpenShift AI организации могут эффективно управлять затратами, конфиденциальностью данных и жизненным циклом агентов, обеспечивая стабильную основу для MLOps. Платформа также улучшает сотрудничество между дата-сайентистами, AI-инженерами и разработчиками, позволяя им работать вместе в единой среде AI-приложений.
Безопасность является критически важным аспектом Red Hat OpenShift AI, который предлагает функции для фильтрации токсичных, предвзятых или неуместных входных и выходных данных, обеспечивая справедливость и безопасность в развертывании AI. Платформа включает инструменты, такие как защитные меры NeMo в реальном времени и сканирование на уязвимости, чтобы защитить модели от потенциальных угроз. Кроме того, Red Hat OpenShift AI предоставляет надежную инфраструктуру для управления AI-нагрузками, оптимизации рабочих процессов и обеспечения соответствия организационным стандартам.
Организации, стремящиеся внедрить AI, могут воспользоваться обширными ресурсами, доступными через Red Hat, включая консультационные услуги, обучение и поддерживающее сообщество. Способность платформы интегрироваться с основными облачными провайдерами дополнительно повышает ее гибкость, что делает ее подходящим выбором для предприятий, стремящихся к инновациям и масштабированию своих AI-инициатив.
Основные функции Red Hat OpenShift AI
Агентный AI: Реализуйте AgentOps для агентного AI, используя MLflow.
vLLM: Эффективно управляйте затратами на вывод генерируемого AI, используя ресурсы GPU.
Серверы MCP: Активно управляйте и переводите доступ к внешним инструментам.
Частный AI: Обеспечивает поддержку локального и отключенного режима.
Модели как услуга: Хостите и предоставляйте модели для внутреннего использования.
llm-d: Оптимизируйте сложные LLM в масштабе в рамках открытой платформы.
AI хаб: Информация о производительности от валидации моделей третьими сторонами.
Gen AI студия: Практическая среда для взаимодействия с моделями.
Как использовать Red Hat OpenShift AI?
Настройка: Настройте свою среду Red Hat OpenShift AI.
Развертывание: Используйте платформу для развертывания AI-моделей и приложений.
Мониторинг: Постоянно контролируйте производительность ваших AI-решений.
Оптимизация: Используйте инструменты для оптимизации AI-нагрузок и вывода.
Варианты использования Red Hat OpenShift AI
- Развертывание AI-моделей
- Управление затратами
- Конфиденциальность данных
- Совместная разработка
- Управление безопасностью
