انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح. يتعلم أكثر
تعمل وحدة الأعمال Red Hat التابعة لشركة IBM على توسيع قدراتها في مجال الذكاء الاصطناعي باستخدام تقنية Red Hat OpenShift AI الجديدة.
تم الإعلان اليوم عن منصة OpenShift AI في قمة Red Hat. على مدار العقد الماضي ، كان OpenShift هو عرض حاويات التطبيقات الرائد لشركة Red Hat استنادًا إلى منصة تنسيق الحاويات Kubernetes مفتوحة المصدر. OpenShift AI هو إصدار من النظام الأساسي (كما يوحي الاسم) تم تحسينه للمساعدة في تمكين عمليات نشر الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي (ML).
النظام الأساسي الجديد هو تطور لمنصة Red Hat OpenShift لعلوم البيانات مع التركيز على المساعدة في تمكين نشر إنتاج نماذج الذكاء الاصطناعي.
“لقد ركزنا الكثير من وقتنا وطاقتنا في السنوات العشر أو العشرين الماضية في بناء منصات التطبيقات ، واليوم يتعلق الأمر بجمع أعباء عمل البيانات معًا مع نفس النظام الأساسي الذي نستخدمه لإنتاج التطبيقات وتشغيل التطبيقات ،” وقال كريس رايت في إيجاز مع الصحافة والمحللين. “التحديات التي تواجه الشركات في تبني الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة ضخمة.”
حدث
تحويل 2023
انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.
سجل الان
تستخدم IBM بالفعل OpenShift AI
لاحظ رايت أن الواقع بالنسبة للعديد من المؤسسات هو أن تجارب علم البيانات غالبًا ما تفشل ، حيث يصل أقل من نصفها إلى الإنتاج.
هدف Red Hat من خلال OpenShift AI هو الحصول على مجموعة من الأدوات التي توفر القدرة على القيام بكل التدريب ، والخدمة والمراقبة اللازمة للذكاء الاصطناعي ، وبطريقة تساعد المزيد من النماذج في الوصول إلى الإنتاج. إنها طريقة وتكنولوجيا أثبتتها Red Hat بالفعل من خلال شركتها الأم IBM.
علق رايت بأن تكلفة وتعقيد تدريب النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) كبير بشكل خاص. عندما بدأت شركة IBM في البناء ، ظهرت نماذج مؤسسة watsonx الجديدة – التي تم الإعلان عنها علنًا في وقت سابق من هذا الشهر – تحولت إلى Red Hat OpenShift.
وقال: “منصتنا هي المنصة التي تستخدمها شركة آي بي إم لبناء وتدريب وإدارة نماذج الأساس الخاصة بهم فقط لتظهر لك نوع الحجم وقدرات الإنتاج التي قمنا ببنائها في OpenShift AI”.
تحديات انتشار الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي وحل Red Hat
تقوم Red Hat ببناء سلسلة من القدرات المحسنة في OpenShift AI. من بينها قدرات أداء النموذج. قال رايت إن OpenShift AI سيستمر في تحسين قدرة علماء البيانات على إدارة مراقبة وأداء نموذج يتم نشره في الإنتاج. يتعلق جزء من أداء النموذج أيضًا بمراقبة الانجراف المحتمل للنموذج والتأكد من بقاء النموذج دقيقًا.
تعد خطوط أنابيب النشر لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي أمرًا بالغ الأهمية أيضًا. ولتحقيق هذه الغاية ، تمكّن Red Hat OpenShift AI المؤسسات من إنشاء أساليب قابلة للتكرار لبناء النماذج ونشرها. هناك أيضًا جهد لدمج أوقات التشغيل المخصصة لبناء نماذج AI / ML.
قال رايت: “أحد الأشياء التي اكتشفناها هو أن فرق علوم البيانات تقضي قدرًا غير متناسب من وقتها في مجرد تجميع أدواتها”. “بالطبع ، يمكننا إنتاج مجموعة من الأدوات ، ولكنها قد لا تكون مجموعة الأدوات الدقيقة التي تبحث عنها المؤسسة ، لذلك قد يحتاجون إلى تخصيص بيئة وقت التشغيل.”
المطلوب أيضًا لمساعدة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي / التعلم الآلي في الوصول إلى الإنتاج هو القدرة على دمج مقاييس جودة الذكاء الاصطناعي. لاحظ رايت أن العديد من تجارب علوم البيانات تفشل لأنها تفتقر إلى التوافق مع نتائج الأعمال.
قال رايت عندما يحدث ذلك ، “من الصعب قياس نجاحك”. “لذا ، أعتقد أن التأكد من قدرتنا على بناء مقاييس في خط الأنابيب هذا بأكمله أمر بالغ الأهمية حقًا.”
مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.
اكتشاف المزيد من نص كم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.
