企業面對 AI 浪潮時，卻不知如何投資與進入，Red Hat 特別建議企業可以從在一般電腦運作的小型 AI 模型開始運作及測試，再隨著需求逐漸擴大規模採用 AI 應用。
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隨著生成式 AI 崛起帶來的熱潮，許多人都想利用 AI，企業更是想要利用 AI 來提升效率與創新。然而企業如何引進 AI 應用卻也是個大問題，看到市場上不少 AI 解決方案都需要極具運算能力的基礎設施，包括高性能伺服器加上數量不一的 GPU、雲端服務等投資，可能就讓企業主望之卻步。
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(左起)Red Hat 台灣區總經理孫媛音、全球副總裁暨大中華區總裁曹衡康、首席資深解決方案架構經理游政杰
以 Open Source(開放原始碼／開源) 相關產品著稱的 Red Hat，在面對 AI 浪潮下，特別宣布支援開源 AI，因為使用開源的 AI 即是運用開放生態，在眾多人的審視之下反而更為安全，而且在眾人合作之下更能加速創新。更重要是其技術也不是私有或是鎖定特定用途，擁有更低的技術門檻以及成本。
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企業傾向使用更具成本效益並適合特定目的 AI 模型
由於較大規模的 AI 應用除了地端本地的運算系統之外，當然也得利用雲端服務來強化。Red Hat 認為未來的 AI 模型及運用需要部署橫跨雲、地及端點，包括行動裝置及邊緣運算等，AI 的應用當然也得在這種混合架構中運作才行。
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混合雲和 AI 可共同造更多價值
在混合雲運作 AI 有多種優勢，尤其混合雲架構能夠結合各種技術，擁有更高效的資源調度和更靈活的部署加速創新。在混合架構之下，可依照需要在地端或裝置執行 AI 而不一定要全部上雲以擁有最佳的運作效率。
根據調查，目前企業雖然開始使用生成式 AI，但絕大部分的企業仍在探索與測試，僅有部分企業在生產環境中部署生成式 AI，而且大部分管理階層認為還需要數年才能從生成式 AI 獲得回報。在成本與性能考量之下，企業通常選擇特定用途的 AI 模型加上開源做為創新平台，也加速創新速度。
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想要引進 AI 應用的企業可以參考三步驟逐步使用
因此 Red Hat 認為開放混合 AI 模式將成為下一步 AI 技術發展的主流趨勢，對於想要引進 AI 應用的企業，Red Hat 也提供建議以開源的方法將 AI 帶進企業。首先初步引進時，建議開發人員可以用小型系統上使用小資料集進行實驗性訓練，並可透過容器化在筆記型電腦上開發 AI 應用，並可使用 Red Hat 的 InstructLab 工具進行模型創建和微調。
InstructLab 是 Red Hat 和 IBM 推出的免費社群開源專案，因為考量到基礎模型來源眾多，但使用者不一定能提供意見，也無法貢獻訓練資源，但透過 InstructLab 工具便能貢獻知識並上傳至 GitHub 服務，使用者的資料就有機會變成訓練資源，而這些資源並不用於重建和重新訓練整個模型，而是加入新功能和知識來強化模型。
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建議企業可使用 InstructLab 進行學習與實驗
使用 InstructLab 最大的好處是隨著演算法改進，使用者可透過簡化的工具進行模型微調，不需要昂貴的 GPU 即可在一般筆記型電腦執行，並完成基礎 Chatbot 等應用的初步驗證。
當建置的模型在地端裝置上通過驗證，開發人員便能將它送到較大的伺服器上運作，如 Red Hat Enterprise Linux AI（RHEL AI）。RHEL AI 平台透過完整的資料生成技術以及相對複雜的「教師模型、學生模型」訓練方法，可以針對已經完成的基礎模型，接著進行生產化的模型訓練。
接下來便可在更龐大的分散式叢集環境中繼續生產級的模型訓練，透過 Red Hat OpenShift AI 實施，將模型訓練環境擴大至叢集，充分利用 Kubernetes 擴展、自動化和 MLOps 服務的功能。OpenShift AI 是通用 的 AI 應用 DevOps 平台，使用者可在平台上開發、測試、調整、上線與執行 AI 應用程式，讓企業可完成包括模型、應用和資源控制等所有內容。
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Red Hat OpenShift Virtualization 讓虛擬化應用更為現代化
Red Hat OpenShift Virtualization 是 Red Hat OpenShift 的其中一個功能，無需額外購買即可使用，利用 Red Hat OpenShift Virtualization 其一致的管理工具與使用方式，效態與穩定性兼具，加上含有 Red Hat Enterprise Linux 與支援 Windows等特性，可讓虛擬化應用更為現代化。
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事件驅動的 Ansible 強化自動化能力
此外，事件驅動的 Ansible 強化自動化能力，讓過去需要先用應用程式或人為判斷，等待使用者呼叫執行與修復的情況，現在只要透過 Event-Driven Ansible 便可讓使用者事先定義來源和決策，一但符合條件就自動執行。從被動等待轉為主動且支援程度廣，搭配 Ansible Automation Platform，就能具有更廣泛的自動化能力且安全可控，縮短人為判斷時間差，使系統更具有韌性。 |
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