Der Open-Source-Spezialist Red Hat hat neue Features für OpenShift AI angekündigt. Sie sollen unter anderem die Einführung generativer KI-Technologien in der Hybrid Cloud beschleunigen.
Red Hat OpenShift AI bietet nun zusätzliche Funktionen rund um generative KI.
Bei Red Hat OpenShift AI handelt es sich um ein KI-fokussierter Portfolio, das auf OpenShift Data Science aufbaut und Unternehmen bei der Realisierung produktionsreifer KI-Modelle und – Anwendungen helfen soll.
OpenShift AI bietet dazu eine konsistente und skalierbare Infrastruktur für Training, Bereitstellung und Inferenz. Mit an Bord sind zudem optionale Angebote von Technologiepartnern, darunter etwa Anaconda, IBM Watson Studio, das Intel OpenVINO and AI Analytics Toolkit, NVIDIA Enterprise und Starburst.
Neuheiten im Überblick
Neu an Bord von Red Hat OpenShift AI sind Deployment-Pipelines für die Nachverfolgung von KI- und Machine-Learning-Experimenten. Automatisierte Machine-Learning-Workflows sollen Data Scientists und Entwicklern intelligenter Anwendungen dabei helfen, entsprechende Projekte schneller zu iterieren sowie die Automatisierung in die Anwendungsbereitstellung und -aktualisierung zu integrieren.
Das Model Serving umfasst nun die GPU-Unterstützung für Inferenz und benutzerdefinierte Laufzeiten, um Performance und die Bereitstellung von Basismodellen zu verbessern. Zudem ermöglicht Model Monitoring das Management von Performance- und Betriebsmetriken über ein zentrales Dashboard. Support für IBM watsonx und Ansible Lightspeed ist ebenfalls gegeben.
„Basis-Modelle bieten echte, greifbare Vorteile für Unternehmen, wenn es darum geht, die Vorteile von KI zu nutzen, aber sie erfordern immer noch Investitionen in das Training und die Feinabstimmung, um die individuellen Anforderungen eines Unternehmens abzudecken“, erklärt Red-Hat-CTO Chris Wright. Red Hats Vision für eine Unternehmens-KI baue mit OpenShift AI auf dieser Erkenntnis auf. „Das Beste daran ist, dass OpenShift AI immer noch OpenShift ist. Dadurch können IT-Organisationen darauf vertrauen und es verstehen sowie ihre KI/ML-Operationen von der Erfüllung heutiger Anforderungen auf diejenigen von morgen ausweiten“, so Wright.
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Stand vom 30.10.2020
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