人工知能
データ。モデル。自由な選択
ハイブリッドクラウド・ソリューションを活用することで、試験的な導入から本稼働まで、お客様のニーズに合わせて AI を効率的に構築し、簡単にカスタマイズし、柔軟にデプロイできます。
Red Hat OpenShift で AI による知見を迅速に提供
Banco Galicia の自然言語処理ソリューションでは、新規顧客のオンボーディングで 90% の精度を発揮しながらプロセスを迅速化しています。
この自動化プロセスによって、運用コストを約 40% 節約し、人工知能を使う一連のプロジェクトで先駆者となることができました。
お客様の条件に合わせて機能する包括的な AI ソリューション
正確な未来の地図を持っている企業はありません。最も正確な未来のビジョンとは、オープンなビジョンです。Red Hat のハイブリッドクラウド・アプローチにより、既存のアプリケーションをモダナイズするにせよ、アプリケーションを新たに構築するにせよ、AI の実装方法はお客様が選択できるようになります。
実績のあるオープンソース・プラットフォーム上に構築
場所に関係なく機能する Red Hat のハイブリッドクラウド・プラットフォームは、すでに世界中の企業の信頼を得て活用されています。また、実際に AI を成功させるには、ビジネスニーズや新たな進歩に適応するテクノロジーが必要になるため、このようなプラットフォームは当社の AI 製品・サービスの基盤となっており、その使いやすさもさらに増しています。Red Hat Lightspeed は、ハイブリッドクラウド・ポートフォリオ全体に生成 AI 機能を組み込み、お客様がすでに所有しているリソースを使用して (そのリソースが持つスキルセットがどのようなものであっても)、AI 導入を単純化します。
お客様独自のモデルを選択
万能な AI モデルはありません。だからこそ、Red Hat の哲学はシンプルです。つまり、お客様が選ぶのです。モデルは、お客様独自のものを使用することも、厳選されたオープンソースモデルから選択することもできます。Red Hat Enterprise Linux® AI を使用すると、オープンソース・ライセンスの Granite LLM ファミリーにアクセスできます。それらは、Apache-2.0 ライセンスの下で配布され、モデルの知財保証とトレーニングデータセットの完全な透明性を備えています。また Red Hat は、効果的な変化をもたらす AI アプリをあらゆる業界のお客様が安心して提供できるように、パートナー企業やオープンソース・コミュニティと連携して、それらのモデルを制御できるようにしています。
Red Hat の AI/ML ソリューションはビジネス価値を生み出す
投資対効果
開発者の時間を節約1
1 Sam Conway、Benjamin Corey、「MLOps 向け Red Hat ハイブリッドクラウド・プラットフォームの Total Economic Impact™」 Forrester Consulting、Red Hat 後援、2022 年 3 月。
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Turkcell、Red Hat OpenShift で 70% の AI コストを削減
一貫したユーザーエクスペリエンスを最適化
絶えず進化する AI 機能によって新たな複雑さがもたらされる中、AI/ML ライフサイクル全体での運用の一貫性は、あれば好ましいというものではなく、今や必須のものとなっています。Red Hat OpenShift AI® は、より大きな規模で一貫性を最適化し、チームが好みのツールや安全なデータソースへの共有アクセスを確保しながら、望む方法で作業し、必要な場所にデプロイできるようにします。
AI をデータに導入 (データを AI に導入するのではなく)
AI モデルは、所有するデータを使ったトレーニングとファインチューニングを、データが存在する場所で行った場合に最も効果を発揮します。Red Hat Enterprise Linux® AI を使用すると、データはソースで安全に保管され、データの使用、プライバシー、コンプライアンスをより適切に管理できます。
お客様独自の方法で AI アプリケーションを構築
Red Hat の AI ポートフォリオは、お客様が現在使用しているものにも、今後必要になるものにも対応できるように構築されています。どのような環境であるかに関わらず、あらゆる AI ワークロードに一貫性、選択肢、信頼性をもたらします。なぜなら、お客様独自の道筋を選ぶことができれば、実際の AI における成功をより迅速に、シンプルに、容易に達成できるからです。
ベンダーを選択するのはお客様です
だからこそ、彼らも私たちのパートナーなのです。Red Hat は、ソフトウェアベンダーとハードウェアベンダー、オープンソース・コミュニティ、さらに競合他社とも協力し、お客様独自の設計で構築できる包括的な AI ソリューションを提供します。
お客様が使用しているテクノロジーを以下のサービスと統合できます
次のステップ
ML の開発、トレーニング、テスト、およびハイブリッドクラウドへのデプロイ (技術概要)
運用の一貫性とクラウドの柔軟性により、大規模な AI 導入が単純化されます。
AI テクノロジーの導入に関する 4 つのキーポイント (チェックリスト)
AI の使用を拡大するには、柔軟なプラットフォームを選択することから始めます。
生成 AI の基盤を構築する際の主な検討事項 (e ブック)
信頼できるインフラストラクチャ基盤によって、導入と成功が容易になります。
