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Red Hat impulsiona a IA empresarial na nuvem híbrida com o Red Hat AI

A Red Hat acaba de lançar novas atualizações no Red Hat AI, seu portfólio de produtos e serviços projetados para acelerar o desenvolvimento e a implantação de soluções de IA na nuvem híbrida. O Red Hat AI oferece uma plataforma de IA empresarial para treinamento de modelos e inferência, proporcionando mais experiência, flexibilidade e uma experiência simplificada para implantar sistemas em qualquer lugar na nuvem híbrida.

Na busca por reduzir os custos de implementação de grandes modelos de linguagem (LLMS) para atender a um número crescente de casos de uso, empresas ainda enfrentam o desafio de integrar esses sistemas com seus dados proprietários e acessá-los de qualquer lugar: seja em um datacenter, na nuvem pública ou até mesmo na edge.

Integrando tanto o Red Hat OpenShift AI como o Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), o Red Hat AI responde a essas preocupações ao fornecer uma plataforma de IA empresarial que permite adotar modelos mais eficientes e otimizados, ajustados com os dados específicos do negócio, com possibilidade de serem implantados na nuvem híbrida para treinar modelos em uma ampla gama de arquiteturas de computação.

Para Joe Fernandes, vice-presidente e gerente geral de Unidade de Negócios de IA de Red Hat, a atualização possibilita que organizações serem precisas e econômicas em suas jornadas de IA. “A Red Hat sabe que as empresas vão precisar de maneiras para gerenciar o custo crescente de suas implantações de IA generativa, à medida que trazem mais casos de uso para produção e operam em escala.. O Red Hat AI auxilia as organizações a endereçarem esses desafios, permitindo que elas disponham de modelos mais eficientes, desenvolvidos para um propósito, treinados com seus dados e que possibilitam inferência flexível em ambientes on-premises, de nuvem e na edge.”

Red Hat OpenShift AI

O Red Hat OpenShift AI oferece uma plataforma completa de IA para gerenciar os ciclos de vida de IA preditiva e generativa (gen AI) na nuvem híbrida, incluindo operações de aprendizado de máquina (MLOps) e capacidades de Large Language Model Operations (LLMOps). A plataforma fornece funcionalidades para construir modelos preditivos e ajustar modelos gen AI, juntamente com ferramentas para simplificar o gerenciamento de modelos de IA, desde pipelines de ciência de dados e modelos até o monitoramento de modelos, governança e muito mais.  

Versão mais recente da plataforma, o Red Hat OpenShift AI 2.18, adiciona novas atualizações e capacidades para apoiar o objetivo do Red Hat AI de trazer modelos de IA mais otimizados e eficientes para a nuvem híbrida. Os principais recursos incluem:

●      Serviço distribuído: disponível por meio do servidor de inferência vLLM, o serviço distribuído permite que as equipes de TI dividam o serviço de modelos entre várias unidades de processamento gráfico (GPUs). Isso ajuda a aliviar a carga em um único servidor, acelera o treinamento e o ajuste-fino e promove o uso mais eficiente dos recursos de computação, ao mesmo tempo em que ajuda a distribuir os serviços entre os nós para os modelos de IA.

●      Experiência de ajuste de modelo de ponta a ponta: usando o InstructLab e os pipelines de ciência de dados do Red Hat OpenShift AI, esse novo recurso ajuda a simplificar o ajuste fino dos LLMs, tornando-os mais escaláveis, eficientes e auditáveis em grandes ambientes de produção, ao mesmo tempo em que entrega gerenciamento por meio do painel de controle do Red Hat OpenShift AI.

●      AI Guardrails: o Red Hat OpenShift AI 2.18 ajuda a melhorar a precisão, o desempenho, a latência e a transparência dos LLMs por meio de uma pré-visualização da tecnologia AI Guardrails, que monitora e protege as interações de entrada do usuário e as saídas do modelo. O AI Guardrails oferece recursos adicionais de detecção para auxiliar as equipes de TI a identificar e mitigar discursos potencialmente odiosos, abusivos ou profanos, informações pessoais identificáveis, dados de competidores ou outros restritos por políticas corporativas.

●      Avaliação de modelo: usando o componente de avaliação de modelo de linguagem (lm-eval) para fornecer informações importantes sobre a qualidade geral do modelo, a avaliação de modelo permite que os cientistas de dados comparem o desempenho dos seus LLMs em várias tarefas, desde raciocínio lógico e matemático até a linguagem natural adversarial, ajudando a criar modelos de IA mais eficazes, responsivos e adaptados.

RHEL AI

Parte do portfólio Red Hat AI, o RHEL AI é uma plataforma de modelos fundamentais para desenvolver, testar e executar LLMs de forma mais consistente, com o objetivo de impulsionar aplicativos empresariais. O RHEL AI oferece modelos Granite LLMs e ferramentas de alinhamento de modelos InstructLab, que são pacotes em uma imagem inicializável do Red Hat Enterprise Linux e podem ser implantados na nuvem híbrida.

Lançado em fevereiro de 2025, o RHEL 1.4 trouxe diversas melhorias, incluindo:

●      Suporte ao modelo Granite 3.1 8B como a mais recente adição à família de modelos Granite com licença open source. O modelo adiciona suporte multilíngue para inferência e personalização de taxonomia/conhecimento (pré-visualização para desenvolvedores), além de uma janela de contexto de 128k para melhorar a adoção de resultados de sumarização e tarefas de Retrieval-Augmented Generation (RAG)

●      Nova interface gráfica do usuário para contribuir com habilidades e conhecimentos prévios, disponível no formato de pré-visualização para desenvolvedores, com o objetivo de simplificar o consumo e a fragmentação de dados, bem como permitir que usuários adicionem suas próprias habilidades e contribuições a modelos de IA.

●      Document Knowledge-bench (DK-bench) para facilitar comparações entre modelos de IA ajustados com dados privados relevantes com o desempenho dos mesmos modelos base não ajustados.

Red Hat AI InstructLab no IBM Cloud

Cada vez mais, as empresas estão em busca de soluções de IA que priorizem a precisão e a segurança de seus dados, ao mesmo tempo em que mantêm os custos e a complexidade os mais baixos possíveis. O Red Hat AI InstructLab, disponível como um serviço no IBM Cloud, foi projetado para simplificar, escalar e ajudar a melhorar a segurança no treinamento e na implantação de sistemas de IA. Ao simplificar o ajuste de modelos do InstructLab, organizações podem construir plataformas mais eficientes, adaptadas às suas necessidades únicas, mantendo o controle de suas informações sigilosas. 

Treinamento gratuito sobre os Fundamentos da IA

A IA é uma oportunidade transformadora que está redefinindo como as empresas operam e competem. Para apoiar organizações nesse cenário dinâmico, a Red Hat oferece treinamentos online gratuitos sobre Fundamentos de IA. A empresa está oferecendo dois certificados de aprendizado em IA, voltados tanto para líderes seniores experientes quanto para iniciantes, ajudando a educar usuários de todos os níveis sobre como a IA pode ajudar a transformar operações comerciais, agilizar a tomada de decisões e impulsionar a inovação.

Disponibilidade

O Red Hat OpenShift AI 2.18 e o Red Hat Enterprise Linux AI 1.4 já estão disponíveis. Mais informações sobre recursos adicionais, melhorias, correções de bugs e de como atualizar a sua versão do Red Hat OpenShift AI para a mais recente podem ser encontradas aqui, e a versão mais recente do RHEL AI pode ser encontrada aqui.

O Red Hat AI InstructLab no IBM Cloud estará disponível em breve. O treinamento sobre os Fundamentos de IA da Red Hat já está disponível para clientes.

  • 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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