KI-Operationalisierung mit Red Hat AI
Die Operationalisierung von KI umfasst das Erstellen von Systemen und Prozessen, die das Deployment und die Verwaltung von KI-Lösungen in großem Umfang unterstützen. Operationalisierte KI orientiert sich an Machine Learning Operations (MLOps) und verfolgt das gleiche Ziel: mehr Zusammenarbeit, Automatisierung und kontinuierliche Verbesserung.
Mit Red Hat® AI können Unternehmen KI-Workflows erstellen, die ihre Ziele unterstützen, und ihre Teams mit Tools ausstatten, die die Komplexität von Modellen und operativen Deployments reduzieren.
Wie kann operationalisierte KI Ihr Unternehmen unterstützen?
In einem Unternehmen erleichtert die Operationalisierung von KI das Lifecycle-Management für KI-gestützte Anwendungen.
Komplexe Prozesse automatisieren
Sie können Aufgaben wie das Fine Tuning eines Modells nach einem festgelegten Zeitplan oder als Reaktion auf neu eingehende Daten automatisieren. So können Sie Modelldrift reduzieren oder rückgängig machen und dafür sorgen, dass Ihre KI-Anwendungen mit den aktuellsten Daten arbeiten.
Außerdem können Unternehmen durch das Automatisieren und Optimieren von Prozessen mit operationalisierter KI Ressourcen einsparen, beispielsweise durch Self Service-Zugriff auf KI-Beschleuniger, für den ansonsten zeitaufwendige manuelle Arbeit erforderlich wäre.
Zukünftige Skalierungsschwierigkeiten reduzieren
KI-Operationalisierung bedeutet, sich Gedanken darüber zu machen, wie Sie Ihr Team für den zukünftigen Erfolg positionieren können.
Wenn Sie beispielsweise zu horizontal skalierten Deployments übergehen, also Workloads auf mehrere Server verteilen, sind Sie für eine Zukunft gerüstet, in der mehrere Modelle in verschiedenen Teams in Produktion sind. Durch diese verteilte Art des Trainierens und Bereitstellens von Modellen können die Modelle Anfragen schnell und gleichzeitig bearbeiten, auch wenn die Nachfrage steigt.
Data Science Pipelines erstellen
Wenn Sie KI-Experimente in die Produktion einführen, unterstützt ein operationalisiertes Framework das Erfassen und Verwalten von Änderungen an den Modellen, Daten und Konfigurationsdateien. So können Unternehmen die gewonnenen Erkenntnisse leichter skalieren und auf andere Use Cases und Funktionen anwenden.
Außerdem können Teams durch Operationalisieren der Arbeitsweise KI-gestützter Anwendungen in der Produktion leichter unternehmensweite Standards einhalten und Varianz reduzieren.
Governance und Compliance verbessern
Mit operationalisierter KI können Unternehmen Sicherheitsmaßnahmen durchsetzen und die Compliance mit Datenschutzbestimmungen sicherstellen. Das Überwachen von Performance und Genauigkeit mit einem operativen Framework sorgt auch dafür, dass häufige Herausforderungen wie Halluzinationen und Vertrauen bei der Interaktion von Nutzenden mit Ihren Modellen nachverfolgt werden können. Dank dieser kontinuierlichen Prüfung können Modelle langfristig ein hohes Maß an Qualität und Genauigkeit bieten.
Warum Red Hat AI?
Red Hat AI ist ein Portfolio von Open Source-Tools und -Technologien, die Ihnen transparente und optimierte Lösungen für die Verwaltung des KI-Lifecycles zur Verfügung stellen.
Red Hat OpenShift® AI ist Teil dieses Portfolios und bietet MLOps-Tools, die das Deployment in großem Umfang unterstützen.
Kosten managen
Mit Inferenzservern wie vLLM können Sie die Leistung von Grafikprozessoren (GPUs) optimieren und Large Language Models (LLMs) effizienter ausführen. Sie können auch LLM-Kompressionsalgorithmen anwenden, um Ihre Hardwarekosten noch weiter zu reduzieren, und sie auf den Hardwarebeschleunigern Ihrer Wahl ausführen.
Zudem können IT-Teams mit verteilter Bereitstellung (ebenfalls über vLLM verfügbar) die Modellbereitstellung auf mehrere GPUs verteilen. Dadurch kann die Last auf den einzelnen Servern verringert, das Training und Fine Tuning beschleunigt und die Nutzung von Rechenressourcen effizienter gestaltet werden.
Zusammenarbeit zentralisieren
Bei KI handelt es sich um einen interdisziplinären Bereich, der die Zusammenarbeit mehrerer Teams erfordert. Red Hat OpenShift AI bietet ein konsistentes Benutzererlebnis für Data Scientists, Data Engineers, Anwendungsentwicklungs- und DevOps-Teams für die Zusammenarbeit auf einer einzigen Plattform. Dies sorgt für eine bessere Zusammenarbeit, weniger Fehler und kürzere Markteinführungszeiten.
Modellausgabe überwachen
Überwachen Sie bereitgestellte Modelle mit sofort einsatzbereiten Visualisierungen auf Performance und Genauigkeit. Oder integrieren Sie sie in vorhandene Beobachtbarkeitsservices, um Performance, Operationen, Qualität sowie Bias und Fairness-Metriken nachzuverfolgen.
Darüber hinaus bieten KI-Richtlinien Erkennungsfunktionen, mit denen sich sensible Inhalte wie vulgäre Sprache, personenbezogene Daten oder andere durch Unternehmensrichtlinien definierte Daten identifizieren und abschwächen lassen.
Flexibilität bewahren
Mit Red Hat AI können Nutzende flexibel wählen, wo sie Modelle und KI-Anwendungen trainieren, tunen, bereitstellen und ausführen möchten – ob On-Premise, in der Public Cloud, am Edge oder sogar in einer nicht verbundenen Umgebung. Indem Sie Ihre KI-Modelle in der Umgebung Ihrer Wahl verwalten, können Sie den Zugriff steuern, die Überwachung der Compliance automatisieren und die Datensicherheit verbessern.
Red Hat Consulting Services und Support
Unser Engineering-Team ist für Sie da und unterstützt Sie beim Einsatz unserer KI-Plattform. Vom Betriebssystem bis hin zu den einzelnen Tools – wir bieten Ihnen die notwendige Unterstützung, damit Sie Ihre KI-Strategie vorantreiben können.
Red Hat AI
Tunen Sie kleine Modelle mit unternehmensrelevanten Daten, und entwickeln und implementieren Sie KI-Lösungen in Hybrid Cloud-Umgebungen.
Success Stories
Clalit
Clalit verwendet Red Hat AI, um Trends in Patientendaten aus den letzten 20 Jahren zu erkennen, um Krankheitsverhaltensmuster besser zu verstehen und die Patientenversorgung zu verbessern.
Agesic
Agesic nutzt Red Hat AI, um mit einer konsistenten, hybriden KI-Plattform den Einsatz von KI in uruguayischen Regierungsbehörden zu standardisieren und zu skalieren.
DenizBank
Die DenizBank nutzt Red Hat AI, um eine Hybrid Cloud-Umgebung zur Verfügung zu stellen, mit der Data Scientists sicherere Modelle entwickeln und bereitstellen sowie die Markteinführungszeit verkürzen können.
Ihre Anbieter wählen Sie selbst
Wir arbeiten mit Anbietern von Software und Hardware und Open Source Communities zusammen, um eine ganzheitliche KI-Lösung anzubieten.
Greifen Sie auf Produkte und Services von Partnern zu, die für die Nutzung mit unseren Technologien getestet, unterstützt und zertifiziert wurden.
