Red Hat 開放原始碼技術高峰會議公布三大產品全新進展將可協助企業推動 AI 創新
Red Hat 開放原始碼技術高峰會議 Red Hat Summit 2024 中宣布推出基礎模型平台，可讓使用者方便開發與部署生成式 AI，同時也公布 OpenShift AI 等產品最近發展。
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全球知名的開放原始碼軟體解決方案供應商 Red Hat，於近日舉辦的開放原始碼技術高峰會 Red Hat Summit 2024中宣布推出基礎模型平台 Red Hat Enterprise Linux AI（RHEL AI），可提供使用者便於開發、測試與部署生成式 AI 模型。
Red Hat 同時也公布建構於 Red Hat OpenShift 上的開放式混合人工智慧（AI）與機器學習（ML）平台 Red Hat OpenShift AI 最新發展，可協助企業於混合雲環境中創建並大規模交付支援 AI 的應用程式，突顯 Red Hat 對 AI 的願景。此外，Red Hat 發表 Red Hat Ansible Automation Platform 未來版本中的自動化原則即程式碼（policy as code）新功能，強化跨混合雲資產中持續增長且涵蓋多種 AI 應用程式的原則與一致性。
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Red Hat 總裁暨執行長 Matt Hicks
Red Hat Enterprise Linux AI（RHEL AI) 基礎模型平台能讓使用者更無縫開發、測試與部署生成式 AI 模型。RHEL AI 整合 IBM Research 授權的 Granite 大型語言模型（LLM）系列、基於 LAB（聊天機器人大規模對齊）方法的 InstructLab 模型對齊工具，以及透過 InstructLab 專案進行社群驅動的模型開發方法。全套解決方案整合為經改良且可啟用的 RHEL 映像檔，適用於跨混合雲的單一伺服器部署，同時也是 OpenShift AI—Red Hat 混合機器學習營運（MLOps）平台，可用於跨分散式叢集環境的大規模執行模型與 InstructLab。
要降低 AI 創新的進入門檻，企業需擴張可參與 AI 計畫的人員名單同時控制成本。藉由 InstructLab 對齊工具、Granite 模型與 RHEL AI，Red Hat 即是將可自由存取、重複利用、透明且開放貢獻的優勢應用於生成式 AI，以排除障礙。
當企業在 RHEL AI 上實驗與調整全新 AI 模型，便已提供包含 RHEL AI 的 Red Hat OpenShift AI 擴展 AI 模型的工作流程，不僅能充分利用 OpenShift 的 Kubernetes 引擎大量訓練與服務 AI 模型，還能利用 OpenShift AI 的整合 MLOps 功能管理模型的生命週期。OpenShift AI 與 RHEL AI 也將整合 IBM watsonx，為企業 AI 開發、資料管理及模型治理帶來更多功能。
RHEL AI 與 InstructLab 社群進一步實現此願景，並打破實驗與建構 AI 模型的諸多障礙，同時提供推動下一波智慧工作負載所需的工具、資料與概念。
Red Hat Enterprise Linux AI 已推出開發者預覽版，藉由 IBM Cloud 提供用於訓練 Granite 模型並支援 InstructLab 的 GPU 基礎架構，IBM Cloud 現將增加支援 RHEL AI 和OpenShift AI。此整合可讓企業更輕鬆地將生成式 AI 部署至其關鍵應用中。
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Red Hat 開放原始碼技術高峰會議 (Red Hat Summit 2024)
Red Hat OpenShift AI 是建構於 Red Hat OpenShift 的開放式混合 AI 與 ML 平台，可協助企業於混合雲環境中創建並大規模交付支援 AI 的應用程式。這些更新正是 Red Hat 的智慧工作負載 AI 願景，包括從基層硬體到建置於平台上的服務與工具，如用於建立平台的 Jupyter 和 PyTorc，提供更快速的創新、更高的生產力以及更靈活、可擴展且適應性更強的平台將 AI 分層到日常業務營運中的能力，且無論是否使用雲端環境，該平台均可支援預測模型及生成模型。
Red Hat 的 AI 策略在實現跨混合雲的靈活性，提供運用客戶資料增強預先訓練或策劃基礎模型的能力，並允許自由選擇各種硬體和軟體加速器。藉由最新 AI/ML 創新存取及以 AI 為中心擴張的合作夥伴生態系所提供支援，Red Hat OpenShift AI 的新功能與增強功能得以實現。
Red Hat OpenShift AI 除了支援 IBM watsonx.ai 之外，各產業的企業也導入 Red Hat OpenShift AI 以推動更多 AI 創新與成長，包括 AGESIC 及 Ortec Finance。
自動化原則即程式碼（policy as code） 是 Red Hat Ansible Automation Platform 未來版本中的一項新功能，可用於強化跨混合雲資產中持續增長且涵蓋多種 AI 應用程式的原則與一致性。原則即程式碼是邁向自動化成熟度的里程碑，以遵守不斷變化的內外部需求，並為支援擴展 AI 工作負載而擴散的基礎架構做好準備。
藉由營運安全功能（guardrail）奠定成熟自動化的基礎，企業可為 AI 創新驅動更強大的安全足跡。自動化原則即程式碼有助客戶更好地定位自身位置，並依據特定的管理、風險與合規性要求來營運 IT。無論是在執行自動化前，或是元件不符合原則時，原則即程式碼有助技術環境及資源符合議定標準，並在任何地方重複執行，從而跨混合雲大規模擴展控制以及將潛在 AI 擴散保持於預定範圍內。
Ansible Automation Platform 是業界領先的端到端自動化平台，提供綿延不絕的創新、Red Hat Ansible Lightspeed 等新功能以釋放 IT 團隊，減少技能落差，並透過事件驅動 Ansible 打造可用性工具。
30 多年來開放原始碼技術實現快速創新，並大幅降低 IT 成本且減少創新障礙。至 2000 年代初期提供開放的企業級 Linux 平台 Red Hat Enterprise Linux（RHEL），到以 Red Hat OpenShift 驅動容器與 Kubernetes 作為開放式混合雲及雲端原生運算的基礎，Red Hat 在此領域中幾乎持續領先。
Red Hat 持續推動跨開放式混合雲 AI/ML 策略，無論是資料中心、多重公有雲或是邊緣，讓 AI 工作負載可在資料所在地執行。Red Hat 對 AI 之願景不僅侷限於工作負載，更將模型訓練與調整導引至同一條道路，以進一步解決資料主權、合規性及營運完整性的限制。無論在何處運作，Red Hat 平台跨環境提供一致性是保持 AI 創新流動的關鍵。
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