オープン ハイブリッド クラウドのための AIプラットフォーム

エンタープライズ グレードのオープンソース ハイブリッド AI および MLOps プラットフォーム

実験から本番まで、AI/ML モデルとアプリケーションのライフサイクルを開発、トレーニング、提供、監視、管理します。

• データサイエンティストとインテリジェントなアプリケーション開発者に統合プラットフォームを提供
• データ量、トレーニング時間、モデルのサイズ、高速化、スケーラビリティなど、基盤モデルのワークロード要求を満たすように拡張
• 一貫性のある、クラウドからエッジまでの本番環境の導入と監視機能を提供
• IBM Warson Code Assistantを使用したRed Hat Ansible Lightspeedの基礎モデルのトレーニング、チューニングのための基盤としても採用

ハイブリッド MLOps プラットフォーム

共通のプラットフォーム内で連携して、IT、データ サイエンス、アプリ開発チームを統合します

モデル開発

Red Hat が提供するイメージまたは独自のイメージを使用して、TensorFlow や PyTorch などのコア AI / ML ライブラリとフレームワークにアクセスして、JupyterLab で探索的なデータ サイエンスを実施

モデルの提供とモニタリング

モデルをあらゆるクラウド、フルマネージドおよびセルフマネージドの OpenShift フットプリントにデプロイし、そのパフォーマンスを一元的に監視

ライフサイクル管理

モデルのトレーニングと検証用に反復可能なデータ サイエンス パイプラインを作成し、それらを Devops パイプラインと統合して企業全体にモデルを配信します。

機能/コラボレーションの向上

プロジェクトを作成し、チーム間で共有します。 Red Hat コンポーネント、オープンソース ソフトウェア、および ISV 認定ソフトウェアを組み合わせます。

生成 AI と基盤モデルに関する Red Hat の戦略

• 分散ワークロード用の各種環境を提供（インフラストラクチャスタックの開発、構築スケジュール設定、即時設定、微調整、基盤モデル）
• OpenShift AIは、IBM watson.aiとIBM Watoson Code Assistantを備えたAnsible Lightspeedの基盤として採用
• モデルビルダーと提携してOpenShift AI を備えたモデルを提供
• すぐに使える「独自モデルの持ち込み」ユースケースを有効化
• Red Hat はより多くのポートフォリオに Generative AI 機能を組込予定
• Ansible Lightspeedを市場に投入※

※

Ansible Lightspeedとは

Red Hatの AI/ML 戦略

Red Hat の AI/ML エンジニアリングは 100% オープンソースです

OpenShift AI コンポーネント

OpenShift 上に、AI エコシステム パートナーと補完された基本インフラストラクチャを構築できます。

パートナーエコシステムを統合するRed Hat Marketplace

• Red Hat Marketplace からダウンロードできる 30 程度の AI/ML およびその他の種類のソフトウェア テクノロジー パートナーのセットを含むエコシステム全体にアクセス可能。
• ユーザーはRed Hat が提供するエコシステム上にインテリジェントなアプリケーションを構築して展開することが可能です。

モデルの運用化ライフサイクル

1.データ取得

OpenShift Apache Streams for Kafka からのストリーミング データを統合したり、ハイブリッド クラウド全体に手を伸ばして、複数のプラットフォームやデータ ソースから分析用のデータ取得が可能です。

Starburst Enterprise

ハイブリッド クラウド全体でデータに迅速かつ簡単にアクセスできるようにすることで、データの価値を最大限に引き出します。

Pachyderm

最も貴重な資産にデータのバージョン管理とガバナンスをもたらします。

2.モデル実験用のノートブック環境を提供

厳選されたデータ サイエンス パッケージへのアクセスを希望するユーザにはAnaconda Commercial Edition が統合されており、Auto ML の活用を検討しているユーザは IBM Watson の利用が可能。

IBM

watsonx.ai

生成 AI モデルを大規模に構築、実行、管理します。

ANACONDA Professional

Jupyter プロジェクトで使用できる広範なデータ サイエンス パッケージのセットへの厳選されたアクセス

3.スタジオ

実験をコーディングした後、価値実現までの時間を短縮するためにハードウェア アクセラレータにアクセスする必要がある場合は、NVidia と提携してそれらの GPU を提供します。※ GA 後。また、NVidia サポートを組み込むことで、GPU に対するエンドツーエンドのサポートを提供できるようになり、ユーザは最も重要なワークロードを Red Hat のクラウド プラットフォームに安心して配置できるようになります。

nVIDIA

GPU 対応ハードウェアにより、顧客はリソースを大量に消費する環境を立ち上げ、データ サイエンスの実験を加速することが容易になります。

4.モデル開発

モデルの開発後はソース 2 イメージ テンプレートを使用してテスト用のデプロイとエンドポイントを使用したり、モデルを提供するためにIntel Deploy にアクセスすることが可能です。

intel

OpenVINO

インテル プロセッサーと GPU 向けに最適化された事前トレーニング済みモデルのツールキット
スケーラブルで高性能なサービス エンジン

5.モデルのモニタリング/パフォーマンス

モデルの追跡に Deploy または Watson Machine Learning と Watson OpenScale を引き続き使用して、いつ再トレーニングや再デプロイが必要かを知ることができます。

ダッシュボードのユーザーインターフェイス

ダッシュボードではユーザーがコンポーネントを有効にすると、コンポーネントを使用できるようになり、一般的なタスクのすべてのクイックスタート、チュートリアル、ドキュメントを引き続き利用できるようになります。

ダッシュボードのリソース

ユーザーがエコシステム ソリューションを見つけてアクセスできる共有 UI にまとめられています。
Red Hat コンポーネントであってもパートナー コンポーネントであっても、各コンポーネントには一連のクイックスタートとチュートリアルが統合されており、ユーザーがコンポーネントを理解し、操作を開始できるように支援します。