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Red Hat, proveedor de soluciones open source, anunció los avances en Red Hat OpenShift AI, una plataforma híbrida abierta de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) construida sobre Red Hat OpenShift para crear y entregar aplicaciones basadas en IA a gran escala en la nube híbrida.
Estas actualizaciones acentúan la visión de Red Hat de la IA y llevan el compromiso de Red Hat con la libertad de elección del cliente al universo de las cargas de trabajo inteligentes, desde el hardware subyacente hasta los servicios y las herramientas que se utilizan para crear sobre la plataforma.
Esto contribuye a acelerar la innovación, a mejorar la productividad y la capacidad de incorporar la IA en las operaciones comerciales diarias a través de una plataforma open source más flexible, escalable y adaptable que permite tanto modelos predictivos como generativos, con o sin el uso de entornos de nube.
Al pasar los modelos de IA de la experimentación a producción, los clientes se enfrentan a muchos retos, que incluyen mayores costos de hardware, inquietudes respecto de la privacidad de los datos y falta de confianza a la hora de compartir sus datos con modelos basados en SaaS.
La IA generativa (IA gen) evoluciona rápidamente y a muchas organizaciones les resulta difícil crear una plataforma central de IA confiable capaz de ejecutarse en modo local o en la nube.
"Ya no se trata de ‘si’ llevar la IA a la empresa, sino de 'cuándo' hacerlo. Las empresas necesitan contar con una plataforma de IA más confiable, uniforme y flexible capaz de incrementar la productividad, generar más ingresos e impulsar la diferenciación en el mercado", remarcó Jorge Payró, Country Manager de Red Hat para Argentina.
Payró añadió que "la respuesta de Red Hat a las demandas de IA empresarial a gran escala es Red Hat OpenShift AI, que hace posible que los líderes de TI implementen aplicaciones inteligentes en cualquier lugar de la nube híbrida, al mismo tiempo que crecen y regulan las operaciones y los modelos en función de las necesidades para poder dar soporte a las realidades de las aplicaciones y los servicios de producción".
Según IDC1, para que puedan aprovechar la IA con éxito las empresas necesitarán modernizar muchas de sus aplicaciones y entornos de datos existentes, eliminar obstáculos entre sus actuales sistemas y plataformas de almacenamiento, mejorar la sostenibilidad de la infraestructura y elegir con cuidado dónde implementar diferentes cargas de trabajo en la nube, el centro de datos y el edge.
Para Red Hat, esto es indicativo de que las plataformas de IA deben ser flexibles para poder apoyar a las empresas a medida que avanzan en la adopción de la IA y van adaptando sus necesidades y recursos.
La estrategia de IA de Red Hat aporta flexibilidad en toda la nube híbrida, brinda la capacidad de mejorar los modelos básicos previamente entrenados o seleccionados con los datos de los clientes y la libertad de habilitar diversos aceleradores de hardware y software.
Las características nuevas y mejoradas de Red Hat OpenShift AI cubren estas necesidades al brindar acceso a las últimas innovaciones en AI/ML y al soporte de un extenso ecosistema de partners centrado en AI.
La última versión de la plataforma ofrece lo siguiente:
Servicio de modelos en el edge, que extiende la implementación de modelos de IA a ubicaciones remotas mediante OpenShift de un solo nodo. Proporciona capacidades de inferencia en entornos con recursos limitados con acceso a la red intermitente o aislado. Esta función en versión tecnológica preliminar proporciona a las empresas una experiencia operativa uniforme y escalable desde el núcleo hasta la nube y el edge, e incluye observabilidad lista para usar.
Servicio de modelos mejorado, con la capacidad de utilizar múltiples servidores de modelos que admiten tanto la IA predictiva como la generativa e incluye soporte para KServe, una definición de recursos personalizada de Kubernetes que orquesta el servicio de toda clase de modelos, vLLM y servidor de inferencia de generación de texto (TGIS), motores de servicio para LLM y tiempo de ejecución Caikit-nlp-tgis, que maneja modelos y tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP). El servicio de modelos mejorado permite a los usuarios ejecutar IA predictiva y generativa en una única plataforma para múltiples casos de uso, lo cual reduce costos y simplifica las operaciones. Esto permite un servicio de modelos listo para usar para LLM y simplifica el flujo de trabajo del usuario.
Cargas de trabajo distribuidas con Ray, mediante el uso de CodeFlare y RayKube, que utilizan múltiples nodos de clúster para lograr un procesamiento de datos y un entrenamiento de modelos más rápidos y eficientes. Ray es un marco que acelera las cargas de trabajo de IA y KubeRay ayuda a administrar estas cargas en Kubernetes. CodeFlare es fundamental para las capacidades de cargas de trabajo distribuidas de Red Hat OpenShift AI debido a que proporciona un marco sencillo que ayuda a simplificar la orquestación y el monitoreo de tareas. Las capacidades centrales de gestión y cola permiten un aprovechamiento óptimo de los nodos y la asignación de recursos, como las GPU, a los usuarios y a las cargas de trabajo correspondientes.
Desarrollo de modelos optimizado, a través de espacios de trabajo del proyecto e imágenes de bancos de trabajo adicionales que proporcionan a los científicos de datos la flexibilidad para usar IDE y kits de herramientas, incluidos VS Code y RStudio, actualmente disponibles como versión tecnológica preliminar, y una CUDA mejorada, para distintos casos de uso y tipos de modelos.
Visualizaciones del monitoreo de modelos, que permiten obtener métricas operativas y de funcionamiento, lo cual mejora la observabilidad del rendimiento de los modelos de IA.
Nuevos perfiles de aceleradores, que permiten a los administradores configurar diferentes tipos de aceleradores de hardware disponibles para el desarrollo de modelos y los flujos de trabajo de servicio de modelos. Esto brinda a los usuarios un acceso sencillo y de autoservicio al tipo de acelerador adecuado para una carga de trabajo específica.
Más allá del respaldo que Red Hat OpenShift AI le brinda a watsonx.ai de IBM, empresas de todos los sectores se están equipando con Red Hat OpenShift AI para impulsar más innovación y crecimiento en IA, entre ellas, el Boston Children's Hospital, AGESIC y Ortec Finanzas.
A medida que las empresas experimenten y ajusten nuevos modelos dispondrán de una vía de acceso lista para escalar estos flujos de trabajo con Red Hat OpenShift AI para entrenar y servir modelos de IA a escala.
De este modo, aportará capacidades adicionales para el desarrollo de IA empresarial, la gestión de datos y el gobierno de modelos.