Red Hat dynamise l’IA d’entreprise dans le cloud hybride

Red Hat dynamise l’IA d’entreprise dans le cloud hybride

Red Hat annonce de nouvelles mises à jour de Red Hat AI, son portefeuille de produits et de services conçus pour accélérer le développement et le déploiement des solutions d’IA dans le cloud hybride. Red Hat AI fournit une plateforme d’entreprise dédiée à l’entraînement et à l’inférence de modèles, qui permet de gagner en efficacité, de simplifier l’expérience et de bénéficier de la flexibilité nécessaire pour les déployer n’importe où dans le cloud hybride.

Même si les entreprises cherchent à réduire les coûts de déploiement des grands modèles de langage (LLM) à grand échelle pour répondre à un nombre grandissant de cas d’utilisation, elles restent confrontées à un défi de taille : intégrer ces modèles avec leurs données propriétaires qui alimentent ces cas d’utilisation, tout en étant en mesure d’accéder à ces données quel que soit leur emplacement – que ce soit dans un datacenter, dans des clouds publics ou à la périphérie.

En combinant Red Hat OpenShift AI et Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), Red Hat AI répond à ces défis en offrant une plateforme d’IA d’entreprise qui permet aux utilisateurs d’adopter des modèles plus efficaces et optimisés, ajustés sur des données spécifiques à l’entreprise et qui peuvent être déployés partout dans le cloud hybride dans le cadre de leur entraînement et de leur inférence, sur tout un éventail d’architectures informatiques accélérées.

Red Hat OpenShift AI

Red Hat OpenShift AI propose une plateforme d’IA complète pour gérer les cycles de vie de l’IA prédictive et de l’IA générative dans le cloud hybride, dont les opérations de Machine Learning (MLOps) et les fonctionnalités LLMOps. En outre, la plateforme dispose d’une fonctionnalité permettant de créer des modèles d’IA prédictive et d’ajuster des modèles d’IA générative, ainsi que des outils visant à simplifier la gestion des modèles d’IA, de la data science aux pipelines de modèles, en passant par le monitoring et la gouvernance de modèles.

RHEL AI

Faisant partie intégrante du portefeuille de solutions et de services Red Hat AI, RHEL AI est une plateforme pour les modèles de fondation qui permet de développer, de tester et d’exécuter des LLM de manière plus cohérente afin d’alimenter les applications d’entreprise. La plateforme RHEL AI offre aux clients des LLM Granite et des outils d’alignement des modèles d’InstructLab ; la solution complète est fournie sous forme d’image Red Hat Enterprise Linux optimisée et amorçable pour les déploiements sur l’ensemble du cloud hybride.

Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud

Aujourd’hui, les entreprises sont de plus en plus à la recherche de solutions d’IA qui privilégient la fiabilité et la sécurité des données, tout en réduisant au maximum les coûts et la complexité. Red Hat AI InstructLab déployé en tant que service sur IBM Cloud est conçu pour simplifier, faire évoluer et aider à améliorer l’empreinte de sécurité dans le cadre de l’entraînement et du déploiement des modèles d’IA. En simplifiant le réglage des modèles InstructLab, les entreprises peuvent créer des modèles encore plus efficaces et adaptés à leurs besoins spécifiques, tout en conservant le contrôle de leurs données.

 

Une formation gratuite sur les modèles Foundation AI pour les clients Red Hat

L’IA est une opportunité de transformation qui redéfinit la manière dont les entreprises fonctionnent et font preuve de compétitivité. Afin d’accompagner les organisations dans ce paysage dynamique, Red Hat offre à ses clients des cours de formation en ligne gratuits sur les modèles Foundation AI. Red Hat propose deux parcours d’apprentissage de l’IA adaptés aux dirigeants expérimentés et aux novices, ce qui permet de former les utilisateurs tous niveaux confondus sur la manière dont l’IA peut contribuer à améliorer les activités de l’entreprise, à rationaliser la prise de décisions et à stimuler l’innovation, ainsi que leur façon d’appliquer ces connaissances lorsqu’ils utilisent les solutions d’IA de Red Hat.

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