红帽 AI 助力 AI 运营化落地
让 AI 实现业务落地，就是要构建起支持大规模部署和持续维护的系统与流程。AI 运营化要借鉴机器学习运维（MLOps）的理念，二者的共同目标是促进协作、自动化和持续优化。
借助红帽® AI，企业组织可以构建助力实现其目标的 AI 工作流，并为团队提供可降低模型的部署和运维复杂性的工具。
AI 运营化可为您的企业组织带来哪些助益？
在企业环境中，AI 运营化落地有助于简化依托 AI 型应用的全生命周期管理。
实现复杂流程的自动化
自动执行任务，例如按照既定计划或基于新数据对模型进行微调。这有助于减少或逆转模型漂移，确保您的 AI 应用始终基于最新信息运行。
此外，AI 运营化可实现流程的自动化和优化，企业组织可以节省大量资源，例如通过自助访问 AI 加速器，避免原本耗时的手动操作。
减少未来发展中的痛点
AI 运营化意味着要前瞻性地思考如何为团队未来的成功奠定基础。
例如，通过扩展部署、将工作负载分布至多台服务器，可以为未来多团队、多模型并行运行的场景打下基础。经过分布式方式训练和服务化部署，模型能够在高并发场景下依然保持快速响应，满足不断增长的业务需求。
创建数据科学管道
将 AI 实验推广到生产环境中后，运营化框架有助于记录并管理对模型、数据和配置文件的更改。这样，企业组织就更容易扩大规模，并将经验应用于其他用例和职能领域。
此外，通过将依托 AI 型应用在生产环境中的表现运营化，团队能够更轻松地维护组织内的标准，减少性能波动。
提升数据的治理和合规性
AI 运营化可助力企业组织加强安全防护措施并确保遵守数据隐私法规。通过运营化框架来持续监控性能和准确性，还能实时追踪模型在与用户交互过程中产生的幻觉和信任等关键问题。这种持续审计有助于模型长期保持较高的质量和准确性。
为什么选择红帽 AI？
红帽 AI 是一套开源工具和技术的组合，旨在为您提供透明且优化的解决方案来管理 AI 生命周期。
红帽 OpenShift® AI 是该产品组合的一部分，提供支持大规模部署的 MLOps 工具。
成本管理
vLLM 等推理服务器可帮助您优化图形处理单元（GPU）的性能以及更高效地运行大语言模型（LLM）。您还可以使用大语言模型（LLM）压缩算法来进一步降低硬件成本，并且可以选择在您偏好的硬件加速器上运行压缩后的模型。
此外，分布式服务（也可通过 vLLM 实现）可让 IT 团队在多个 GPU 之间分配模型服务。此举可减轻单个服务器的负担，加快训练和微调过程，并提高计算资源的利用率。
协作集中化
AI 是一个跨学科领域，需要多个团队相互协作。红帽 OpenShift AI 提供了一致的用户体验，数据科学家、数据工程师、应用开发人员和 DevOps 团队可在统一的单个平台上协作。这意味着可以实现更高效的协作，减少错误，并加快产品上市速度。
监管模型的输出
通过开箱即用的可视化功能监控所部署模型的性能和准确性。或者与现有的可观测性服务集成，以跟踪性能、运行状况、质量以及偏见和公平性指标。
此外，AI 防护机制提供的检测功能有助于识别并缓解敏感内容风险，例如亵渎性言论、个人信息或企业政策规定的其他数据。
保持灵活
红帽 AI 为用户提供了灵活的选择，支持他们在本地、公共云、边缘甚至是非联网环境中训练、调优、部署和运行模型及 AI 应用。您可以在所选环境中管理 AI 模型，控制访问权限、自动监控合规性以及增强数据安全性。
红帽咨询服务和支持
我们的工程团队致力于帮助您轻松使用我们的 AI 平台。无论您在操作系统层面遇到问题，还是需要具体工具的使用指导，我们都能提供专业的技术支持，确保您的 AI 战略顺利推进。
红帽 AI
利用与企业相关的数据对小型模型进行调优，并在混合云环境中开发和部署 AI 解决方案。
客户案例
Clalit
以色列医疗服务集团 Clalit 利用红帽 AI 分析过去 20 年的患者数据，从而洞察疾病趋势并更精准地掌握疾病行为模式，提升患者护理水平。
Agesic
乌拉圭国际合作署 Agesic 借助红帽 AI， 构建了一个一致的混合 AI 平台，在乌拉圭政府各机构之间实现 AI 的标准化和规模化采用。
DenizBank
土耳其私营银行 DenizBank 利用红帽 AI 提供混合云环境，赋能数据科学家，帮助他们构建和部署更安全可靠的模型，并加速产品上市。
自由选择您的供应商
我们与软件和硬件供应商以及开源社区紧密合作，力求打造一个全面的 AI 解决方案。
您可以获取经过严格测试、全面支持且通过认证的合作伙伴产品和服务，确保它们与我们的技术协同工作，发挥卓越性能。
