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Red Hat AI impulsiona a adoção da IA empresarial em todos os modelos, aceleradores de IA e nuvens.

Novas atualizações em todo o portfólio de IA da Red Hat promovem grandes transformações no setor empresarial. Por meio do Red Hat AI, a empresa busca ampliar ainda mais as capacidades necessárias para acelerar a adoção da tecnologia, oferecendo mais liberdade e confiança aos clientes em implementações de IA generativa (gen AI) em ambientes de nuvem híbrida. A partir do o lançamento do Red Hat AI Inference Server, modelos validados por terceiros no Red Hat AI, e a integração com as APIs Llama Stack e Model Context Protocol (MCP), a companhia se reposiciona no mercado para diversas modalidades de inteligência artificial. 

De acordo com a Forrester, o software open source será o motor para acelerar os esforços de IA empresarial. À medida que o cenário de IA se torna mais complexo e dinâmico, o Red Hat AI Inference Server e os modelos validados por terceiros oferecem inferência eficiente e uma coleção testada de modelos de IA otimizados para desempenho na plataforma Red Hat AI. Com a integração de novas APIs para desenvolvimento de agentes de gen AI,  o que inclui Llama Stack e MCP, a Red Hat trabalha para simplificar a complexidade de implantação, capacitando líderes de TI, cientistas de dados e desenvolvedores a avançar suas iniciativas de IA com mais controle e eficiência.

Inferência eficiente na nuvem híbrida com Red Hat AI Inference Server

O portfólio Red Hat AI conta com a novidade Red Hat AI Inference Server,  dispondo de uma inferência mais rápida, consistente e econômica em escala, em ambientes de nuvem híbrida. Essa adição está integrada às versões mais recentes do Red Hat OpenShift AI e do Red Hat Enterprise Linux AI, e também está disponível como uma solução independente, permitindo que organizações implantem aplicações inteligentes com mais eficiência, flexibilidade e desempenho.

Modelos testados e otimizados com Red Hat AI e validação de terceiros

Os modelos validados por terceiros do Red Hat AI, disponíveis no Hugging Face, facilitam a escolha das empresas no momento de encontrar os modelos certos para suas necessidades. O Red Hat AI oferece uma coleção de modelos validados, além de orientações de implantação que aumentam a confiança dos clientes no desempenho dos modelos e na reprodutibilidade dos resultados. Modelos selecionados também são otimizados pela Red Hat, com técnicas de compressão de modelo que reduzem seu tamanho e aumentam a velocidade de inferência, ajudando a minimizar o consumo de recursos e os custos operacionais. Além disso, o processo contínuo de validação de modelos ajuda os clientes Red Hat AI a se manterem na vanguarda da inovação em gen AI.

APIs padronizadas para desenvolvimento de aplicações e agentes de IA com Llama Stack e MCP

O Red Hat AI está integrando o Llama Stack, inicialmente desenvolvido pela Meta, juntamente com o MCP da Anthropic, para fornecer APIs padronizadas para construção e implantação de aplicações e agentes de IA. Atualmente disponível em versão de prévia para desenvolvedores no Red Hat AI, o Llama Stack oferece uma API unificada para acesso a inferência com vLLM, geração aumentada por recuperação (RAG), avaliação de modelos, guardrails e agentes, em qualquer modelo de gen AI. O MCP permite que os modelos se integrem a ferramentas externas, fornecendo uma interface padronizada para conexão com APIs, plugins e fontes de dados em fluxos de trabalho de agentes.

A última versão do Red Hat OpenShift AI (v2.20) oferece melhorias adicionais para construir, treinar, implantar e monitorar modelos de IA generativa e preditiva em escala. Os destaques incluem:

  • Catálogo de modelos otimizado (prévia técnica): acesso facilitado a modelos validados da Red Hat e de terceiros, com implantação via console web e gerenciamento completo do ciclo de vida com registro integrado do OpenShift.
  • Treinamento distribuído com KubeFlow Training Operator: execução de ajustes de modelo com InstructLab e cargas de trabalho PyTorch distribuídas em vários nós e GPUs do Red Hat OpenShift, com rede RDMA distribuída para aceleração e melhor uso de GPU, a fim de reduzir custos. 
  • Feature store (prévia técnica): baseado no projeto upstream Kubeflow Feast, oferece um repositório centralizado para gerenciamento e fornecimento de dados para treinamento e inferência, otimizando o fluxo de dados e melhorando a precisão e reusabilidade dos modelos.

O Red Hat Enterprise Linux AI 1.5 traz novas atualizações para a plataforma de modelos de base da Red Hat, voltada ao desenvolvimento, teste e execução de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) . Os principais recursos da versão 1.5 do RHEL AI incluem:

  • Disponibilidade no Google Cloud Marketplace, ampliando a escolha dos clientes para rodar o Red Hat Enterprise Linux AI em nuvens públicas (além de AWS e Azure), facilitando a implantação e o gerenciamento de cargas de trabalho de IA no Google Cloud.
  • Capacidades aprimoradas em múltiplas línguas para espanhol, alemão, francês e italiano via InstructLab, permitindo personalização de modelos com scripts nativos e ampliando as possibilidades de aplicações de IA multilíngue. Os usuários também podem usar seus próprios modelos “teacher” e “student” para maior controle em personalização e testes, com suporte futuro previsto para japonês, hindi e coreano.

O Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud agora tem disponibilidade geral. Esse novo serviço em nuvem simplifica ainda mais o processo de personalização de modelos, melhorando a escalabilidade e a experiência do usuário. As empresas podem usar seus dados de forma mais eficiente e com maior controle.

Visão da Red Hat: qualquer modelo, qualquer acelerador, qualquer nuvem

O futuro da IA deve ser definido por oportunidades ilimitadas e não restrito por silos de infraestrutura. A Red Hat enxerga um horizonte no qual as organizações possam implantar qualquer modelo, em qualquer acelerador, em qualquer nuvem, entregando uma experiência de usuário excepcional e mais consistente, sem custos exorbitantes. Para desbloquear o verdadeiro potencial dos investimentos em gen AI, as empresas precisam de uma plataforma universal de inferência — um novo padrão para inovações em IA contínuas e de alto desempenho, tanto no presente quanto nos próximos anos.

Red Hat Summit

Participe das keynotes do Red Hat Summit para ouvir as últimas novidades de executivos, clientes e parceiros da Red Hat:

  • Em português, a palavra "Tags" pode ser traduzida de várias maneiras, dependendo do contexto. As opções mais comuns incluem: * **Etiquetas:** Esta é a tradução mais literal e geral, usada para indicar rótulos, marcas ou adesivos, como "etiquetas de preço" ou "etiquetas de arquivo". * **Tags:** Em muitos contextos tecnológicos (internet, redes sociais, programação, etc.), a palavra "tags" é frequentemente mantida em inglês, pois já é amplamente compreendida e usada. Pode ser usada quando se refere a palavras-chave para categorizar conteúdo, *hashtags* ou elementos de marcação em linguagens como HTML. * **Marcadores:** Usado quando se refere a elementos que servem para indicar, apontar ou categorizar, tal como "marcadores de livro" ou "marcadores de texto". Também pode ser usado em contextos de documentos ou arquivos digitais para facilitar a busca. * **Rótulos:** Similar a "etiquetas", mas muitas vezes associado a embalagens, produtos ou definições mais formais. Para dar a tradução mais precisa, preciso de mais contexto sobre como "Tags" está sendo usado. Por exemplo: * Se for "tags de um blog": **tags** ou **marcadores** (mais comum usar "tags") * Se for "tags de HTML": **tags** * Se for "etiquetas de roupa": **etiquetas** * Se for "tags de mala": **etiquetas** ou **rótulos** Sem mais contexto, a tradução mais neutra e comum, especialmente em ambientes digitais, seria **tags**.
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