Red HatのAIポートフォリオ全体の新しいアップデートは、企業セクターに大きな変革をもたらします。 Red Hat AIを通じて、同社は技術の採用を加速するために必要な能力をさらに拡大し、ハイブリッドクラウド環境での生成AI（gen AI）の導入において、顧客により多くの自由と信頼を提供しようとしています。 Red Hat AI Inference Serverのリリース、Red Hat AIで第三者によって検証されたモデル、そしてLlama Stack APIとModel Context Protocol（MCP）との統合により、同社はさまざまな形態の人工知能市場でのポジショニングを再構築しています。
フォレスターによると、オープンソースソフトウェアは企業のAI推進を加速させる原動力となるでしょう。 AIの状況がより複雑でダイナミックになるにつれて、Red Hat AI推論サーバ第三者によって検証されたモデルは、効率的な推論を提供し、Red Hat AIプラットフォームでのパフォーマンスに最適化されたテスト済みのAIモデルのコレクションを提供します。 新しいAPIの統合により、Llama StackやMCPを含むジェンAIエージェントの開発のために、Red Hatは導入の複雑さを簡素化し、ITリーダー、データサイエンティスト、開発者がより多くの制御と効率でAIの取り組みを進められるように努めています。
Red Hat AI Inference Serverを用いたハイブリッドクラウドでの効率的な推論
Red Hat AIのポートフォリオには新機能が含まれていますRed Hat AI推論サーバハイブリッドクラウド環境で、より高速で一貫性がありコスト効率の良い推論を提供します。 この追加機能は、最新のRed Hat OpenShift AIおよびRed Hat Enterprise Linux AIに統合されており、独立したソリューションとしても利用可能です。これにより、組織はより効率的、柔軟、かつ高性能にインテリジェントアプリケーションを展開できます。
Red Hat AIでテストおよび最適化されたモデルとサードパーティの検証
Red Hat AIの第三者によって検証されたモデル利用可能なハギングフェイス企業が自分たちのニーズに合ったモデルを見つける際に、選択を容易にします。 Red Hat AIは、検証済みのモデルのコレクションと、モデルのパフォーマンスと結果の再現性に対する顧客の信頼を高める展開ガイドラインを提供します。 選択されたモデルもRed Hatによって最適化されており、モデル圧縮技術によりサイズを縮小し推論速度を向上させ、リソース消費と運用コストを最小限に抑えます。 さらに、モデルの継続的な検証プロセスは、Red Hat AIの顧客が生成AIの革新の最前線にとどまるのに役立ちます。
Llama StackとMCPを用いたアプリケーションおよびAIエージェント開発のための標準化されたAPI
Red Hat AIは統合していますラマスタック最初はMetaによって開発され、その後MCPAnthropicから、アプリケーションやAIエージェントの構築と展開のための標準化されたAPIを提供するため。 現在、Red Hat AIの開発者向けプレビュー版で利用可能なLlama Stackは、vLLMによる推論アクセス、検索強化生成（RAG）、モデル評価のための統一APIを提供します。ガードレールおよびエージェントは、いかなるジェンAIモデルにおいても。 MCPは、モデルが外部ツールと統合できるようにし、エージェントのワークフローにおいてAPI、プラグイン、データソースとの接続のための標準化されたインターフェースを提供します。
最新バージョンのRed Hat OpenShift AI（バージョン2.20）生成的および予測的なAIモデルを大規模に構築、訓練、展開、監視するための追加の改善を提供します。 ハイライトは次のとおりです：
- 最適化されたモデルカタログ（技術予備版）Red Hatおよびサードパーティの検証済みモデルへの簡単アクセス、ウェブコンソールを通じた展開、OpenShiftの統合登録によるライフサイクルの完全管理。
- KubeFlowトレーニングオペレーターによる分散トレーニングRed Hat OpenShiftの複数ノードとGPUで分散されたPyTorchワークロードおよびInstructLabを用いたモデル調整の実行、RDMAネットワークによる分散アクセラレーションとGPUの効率的利用を目的とし、コスト削減を図る。
- フィーチャーストア（技術プレビュー）：アップストリームKubeflow Feastプロジェクトに基づき、トレーニングと推論のためのデータ管理と提供のための集中リポジトリを提供し、データフローを最適化し、モデルの精度と再利用性を向上させます。
のレッドハットエンタープライズLinux AI 1.5Red Hatの大規模言語モデル（LLMs）の開発、テスト、実行に特化したモデル基盤プラットフォームの新しいアップデートをもたらします。 RHEL AIバージョン1.5の主な機能は次のとおりです：
- Google Cloud Marketplaceでの利用可能性顧客の選択肢を拡大し、AWSやAzureに加えてパブリッククラウドでRed Hat Enterprise Linux AIを実行できるようにし、Google CloudでのAIワークロードの展開と管理を容易にします。
- 多言語での強化された能力InstruçõesLabを通じてスペイン語、ドイツ語、フランス語、イタリア語に対応し、ネイティブスクリプトによるモデルのカスタマイズを可能にし、多言語AIアプリケーションの可能性を拡大します。 ユーザーは、自分の「教師」モデルと「学生」モデルを使用して、カスタマイズやテストのより高度な制御を行うこともでき、将来的には日本語、ヒンディー語、韓国語のサポートも予定されています。
の Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud 現在、一般に利用可能です。 この新しいクラウドサービスは、モデルのカスタマイズプロセスをさらに簡素化し、スケーラビリティとユーザー体験を向上させます。 企業は自社のデータをより効率的に、よりコントロールされた方法で活用することができます。
Red Hatのビジョン：あらゆるモデル、あらゆるアクセラレーター、あらゆるクラウド
AIの未来は無限の機会によって定義されるべきであり、インフラのサイロによって制限されるべきではない。 Red Hatは、組織があらゆるモデルを、あらゆるアクセラレーターで、あらゆるクラウド上に展開できる未来を見据えています。これにより、優れたユーザーエクスペリエンスを一貫して提供し、高額なコストをかけずに済むことが可能です。 ジェネAI投資の真の潜在能力を解き放つために、企業は普遍的な推論プラットフォームを必要としています。これは、現在および今後数年間にわたる継続的で高性能なAI革新の新しい標準です。
レッドハットサミット
Red Hat Summitのキーノートに参加して、Red Hatのエグゼクティブ、顧客、パートナーからの最新情報を聞きましょう。
- 企業向けAIに対応した最新インフラストラクチャ火曜日、5月20日、8時から10時まで EDTユーチューブ)
- ハイブリッドクラウドは、ビジネスイノベーションを促進するために進化しています水曜日、5月21日、8時から9時30分まで EDTユーチューブ)
