Red Hat Enterprise Linux AI está disponível para inovação empresarial da IA em produção

A Red Hat, Inc., líder global no fornecimento de soluções open source, anunciou hoje a disponibilidade geral do Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI na nuvem híbrida. O RHEL AI é a plataforma de modelos de base da Red Hat, que permite aos usuários desenvolver, testar e executar modelos de IA generativa (gen AI) de forma mais integrada para potencializar aplicações empresariais. A plataforma reúne a família de large language models (LLM) Granite com licença de código aberto e as ferramentas de alinhamento de modelos InstructLab, com base na metodologia Large-scale Alignment for chatBots (LAB), empacotada como uma imagem RHEL otimizada e inicializável para implantações de servidores individuais na nuvem híbrida.

Embora o potencial da gen AI seja imenso, os custos associados à aquisição, treinamento e ajuste fino de LLMs podem ser astronômicos, com o valor de treinamento de alguns modelos de ponta chegando a quase US$ 200 milhões antes do lançamento. Isso não inclui o custo de alinhamento para necessidades ou dados específicos de uma determinada organização, o que normalmente requer cientistas de dados ou desenvolvedores altamente especializados. Não importa o modelo selecionado para uma aplicação, o alinhamento ainda é necessário para operar com dados e processos específicos da empresa, tornando a eficiência e a agilidade essenciais para a IA em ambientes de produção reais.

A Red Hat acredita que, na próxima década, modelos de IA menores, mais eficientes e desenvolvidos sob medida serão um componente substancial da pilha de TI empresarial, juntamente com aplicações nativas em nuvem. Mas, para conseguir isso, a gen AI precisa ser mais acessível e disponível, desde os custos até seus contribuidores e onde ela poderá operar na nuvem híbrida. Por décadas, comunidades de código aberto têm ajudado a resolver desafios semelhantes para problemas complexos de software por meio de contribuições de diversos grupos de usuários; uma abordagem parecida pode reduzir as barreiras para adotar efetivamente a gen AI.

Abordagem open source para gen AI

Esses são os desafios que o RHEL AI pretende abordar - tornar a gen AI mais acessível, mais eficiente e mais flexível para CIOs e organizações de TI corporativas na nuvem híbrida. O RHEL AI ajuda a:

• Empoderar a inovação da gen AI com os modelos Granite de nível empresarial open source, alinhados com vários casos de uso de gen AI.
• Alinhar mais perfeitamente  modelos de gen AI a requerimentos comerciais com ferramentas InstructLab, fazendo com que seja possível que especialistas e desenvolvedores de uma organização contribuam com ferramentas e conhecimentos únicos aos seus modelos mesmo sem grandes habilidades com ciências de dados.
• Treinar e implantar gen AI em qualquer lugar na nível híbrida ao fornecer todas as ferramentas para ajustar e implantar modelos para servidores em produção onde quer que os dados associados estejam. O RHEL AI também fornece um atalho para o Red Hat OpenShift AI para treinar, ajustar e servir estes modelos em escala enquanto usam as mesmas ferramentas e conceitos.

O RHEL AI conta ainda com os benefícios de uma subscrição da Red Hat, o que inclui distribuição de produtos empresariais confiáveis, suporte à produção 24x7, suporte estendido ao ciclo de vida do modelo e proteções legais de garantia Open Source.

RHEL AI se estende pela nuvem híbrida

Aproximar uma plataforma de modelo de base mais consistente de onde os dados de uma organização estão é crucial para dar suporte às estratégias de IA em produção. Como uma extensão do portfólio de nuvem híbrida da Red Hat, o RHEL AI irá abranger quase todos os ambientes empresariais concebíveis, de datacenters on-premises a ambientes edge e de nuvem pública. Isso significa que o RHEL AI estará disponível diretamente na Red Hat, nos parceiros fabricantes de equipamentos originais (OEM) da Red Hat e para ser executado nos maiores provedores de nuvem do mundo, incluindo Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM Cloud e Microsoft Azure. Isso permite que desenvolvedores e organizações de TI usem o poder dos recursos de computação de hiperescala para construir conceitos inovadores de IA com o RHEL AI.

Disponibilidade

O RHEL AI já está disponível pelo Red Hat Customer Portal para operar on-premises ou para upload no AWS e IBM Cloud no formato “bring your own subscription” (BYOS). A oferta BYOS no Azure e Google Cloud deve ser lançada no 4T 2024 e o RHEL AI também deve estar disponível no IBM Cloud como serviço no final deste ano.  

A Red Hat planeja expandir ainda mais a abertura do RHEL AI a parceiros de nuvem e OEM nos próximos meses, fornecendo ainda mais escolhas em ambientes de nuvem híbrida.

Citações de apoio

Joe Fernandes, vice-presidente e general manager de Plataformas de Modelos de Base da Red Hat

“Para que as aplicações gen AI sejam realmente bem-sucedidas nas empresas, elas precisam ser mais acessíveis a um conjunto maior de áreas e usuários, e mais aplicável a casos de uso comerciais específicos. O RHEL AI fornece a capacidade para que especialistas, não apenas cientistas de dados, contribuam com um modelo de gen AI construído sob demanda em toda a nuvem híbrida, enquanto também possibilita que as organizações de TI escalem estes modelos para a produção por meio do Red Hat OpenShift AI.”

Hillery Hunter, CTO e general manager de inovação da IBM Infrastructure

“A IBM está comprometida em ajudar empresas a construir e implantar modelos de IA eficientes e escalá-los rapidamente. O RHEL AI on IBM Cloud está oferecendo inovação open para a vanguarda da adoção de gen AI, permitindo que mais organizações e indivíduos acessem, escalem e aproveitem o potencial da IA. Com o RHEL AI somado à potência do InstructLab e da família Granite IBM, estamos criando modelos de gen AI que vão ajudar os clientes a gerar impacto real nas empresas.”

Jim Mercer, vice-presidente do programa de Desenvolvimento de Software, DevOps & DevSecOps da IDC

“Os benefícios da IA empresarial vêm junto com a enorme escala do cenário de modelos de IA e as complexidades inerentes de selecionar, ajustar e manter modelos internamente. Modelos menores, construídos com um propósito e que sejam mais acessíveis podem tornar estratégias de IA mais factíveis para um número muito maior de usuários e organizações, que são a área que a Red Hat está visando com o RHEL AI como plataforma para modelos de base.”