Red Hat presenta las innovaciones para que IA también sea híbrida

Durante más de 30 años, las tecnologías de código abierto han aunado la rapidez en la innovación con una gran reducción de los costes de TI y la disminución de las barreras a la innovación. Red Hat lleva casi el mismo tiempo liderando esta tendencia, desde el suministro de plataformas Linux empresariales abiertas con RHEL a principios de la década de 2000 hasta el impulso de los contenedores y Kubernetes como base de la nube híbrida abierta y la computación nativa de la nube con Red Hat OpenShift.

Este impulso continúa con Red Hat potenciando las estrategias de IA/ML a través de la nube híbrida abierta, permitiendo que las cargas de trabajo de IA se ejecuten donde están los datos, ya sea en el centro de datos, en múltiples nubes públicas o en el edge. Más allá de las cargas de trabajo, la visión de Red Hat para la IA lleva el entrenamiento y el ajuste de modelos por este mismo camino para abordar mejor las limitaciones en torno a la soberanía de los datos, el cumplimiento y la integridad operativa. La coherencia que ofrecen las plataformas de Red Hat en estos entornos, independientemente de dónde se ejecuten, es crucial para mantener el flujo de la innovación en IA.

RHEL AI y la comunidad InstructLab contribuyen a hacer realidad esta visión, eliminando muchas de las barreras que impiden experimentar y crear modelos de IA, al mismo tiempo que proporcionan las herramientas, los datos y los conceptos necesarios para impulsar la próxima oleada de cargas de trabajo inteligentes.

Entre los principales anuncios se destacan:

• Red Hat ofrece innovación en IA generativa accesible y de código abierto con Red Hat Enterprise Linux AI: RHEL AI incorpora image mode para RHEL, los LLM Granite con licencia de código abierto de IBM y las herramientas de alineación InstructLab para crear una plataforma de modelos fundacionales más accesible para la innovación en IA y simplificar la experimentación de modelos de IA generativa y el ajuste de alineación para las organizaciones. RHEL AI proporciona un entorno de ejecución de modelos listos para la empresa y con soporte en plataformas AMD, Intel y NVIDIA para impulsar la innovación en IA basada en código abierto.
• Red Hat OpenShift AI lleva la flexibilidad de la IA predictiva y generativa a toda la nube híbrida: Red Hat anuncia actualizaciones en Red Hat OpenShift AI, una plataforma híbrida abierta de IA/ML desarrollada sobre Red Hat OpenShift que permite a las empresas crear y ofrecer aplicaciones habilitadas para la IA a escala a través de nubes híbridas. Estas mejoras reflejan la visión que tiene Red Hat sobre la IA, ya que los clientes tienen la capacidad de elección también en el mundo de las cargas de trabajo inteligente, que es uno de los compromisos de Red Hat, tanto desde el hardware subyacente hasta los servicios y herramientas utilizados para construir en la plataforma. Esto proporciona una innovación más rápida, una mayor productividad y la capacidad de incorporar la IA a las operaciones empresariales diarias a través de una plataforma de código abierto más flexible, escalable y adaptable que hace posible modelos predictivos y generativos, con o sin el uso de entornos de nube.
• Red Hat y AMD colaboran para impulsar las soluciones de IA y capacitar a las empresas para la Era Cognitiva: Red Hat y AMD amplían las opciones de los clientes a la hora de crear, desplegar y gestionar cargas de trabajo IA. Los GPU de AMD en Red Hat OpenShift AI pueden facilitar a los clientes el acceso, el despliegue y los beneficios de un Operador de GPU validado, lo que a su vez les permite agilizar los flujos de trabajo de IA y cerrar las brechas existentes y potenciales en las cadenas de suministro de GPU.
• Red Hat potencia las cargas de trabajo de IA con la tecnología de Intel desde el centro de datos al edge: Red Hat anuncia la ampliación de su colaboración con Intel para potenciar las tecnologías de IA de Intel en Red Hat OpenShift AI, ofreciendo soluciones de IA integrales para la creación, el entrenamiento y el ajuste de modelos, y desplegando la IA de forma más fluida en la infraestructura de nube híbrida.
• Red Hat presenta la integración de NVIDIA NIM con Red Hat OpenShift AI: Red Hat anuncia la integración soportada de los microservicios NVIDIA NIM en Red Hat OpenShift AI que permitirá la optimización de docenas de modelos de inteligencia artificial (IA) respaldados por una plataforma de nube híbrida IA/ML coherente y de código abierto.
• Red Hat reinventa el Linux empresarial para el futuro de la IA con image mode de Red Hat Enterprise Linux: Image mode para Red Hat Enterprise Linux es un nuevo método de despliegue para Red Hat Enterprise Linux que entrega la plataforma como una imagen de contenedor. Image mode convierte los contenedores en el "lenguaje nativo" del sistema operativo, lo que permite a los operadores y desarrolladores de TI interactuar con el sistema operativo a través de las mismas herramientas, habilidades y flujos de trabajo que ya utilizan para las aplicaciones en contenedores.
• Red Hat presenta "política como código" para ayudar a abordar las complejidades de la IA a escala: Política como código de Red Hat Ansible Automation Platform hará posible adherirse a los cambiantes requisitos internos o externos y prepararse mejor para la infraestructura en expansión dando soporte a la escalabilidad de las cargas de trabajo de IA.
• Red Hat incorpora IA generativa en todo el portfolio de nube híbrida con Red Hat Lightspeed: Red Hat Lightspeed se está expandiendo a través de plataformas, permitiendo IA lista para la empresa para la nube híbrida. Red Hat OpenShift Lightspeed y Red Hat Enterprise Linux Lightspeed ofrecerán capacidades inteligentes de procesamiento de lenguaje natural para que las plataformas sean fáciles de usar para aquellos profesionales que acaban de empezar y más eficientes para los más experimentados.
• Red Hat anuncia Podman AI Lab: Podman AI Lab simplifica la adopción de la IA por parte de los desarrolladores llevando herramientas clave de código abierto y modelos de IA a entornos de desarrollo locales. Con un catálogo de recursos con casos de uso comunes de IA, un conjunto curado de modelos de código abierto y una plataforma de aprendizaje, creación de prototipos y experimentación, Podman AI Lab ayuda a los desarrolladores a empezar a trabajar con IA de forma rápida y sencilla, al mismo tiempo que mejora la privacidad y la seguridad de los datos.