Некоторые проекты нуждаются в минимальных накладных и быстрых результатах. Другие требуют крупномасштабной оркестровки и глубокой интеграции. Для вашего проекта идеальная настройка ИИ будет соответствовать вашим непосредственным потребностям, не препятствуя вашим будущим амбициям.
Red Hat решает эти проблемы с двумя путями: Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI для более простых развертываний и AI OpenShift для масштабирования сложных сред. RHEL AI интегрируется с существующими рабочими процессами и направлен на небольшие рабочие нагрузки, в то время как OpenShift AI обеспечивает расширенные трубопроводы и координацию уровня кластера для более крупных проектов. Оба решения совпадают с разными этапами путешествия ИИ.
Это руководство распаковывает сильные стороны и поможет вам решить, что лучше для вашего проекта и когда его развернуть.
Сравнение RHEL AI и OpenShift AI
Для организаций, оценивающих решения AI Red Hat, в этом списке подчеркиваются основные различия между RHEL AI и OpenShift AI с точки зрения развертывания, масштабируемости и автоматизации.
- Модель развертывания
- Сложность и настройка
- Масштабируемость
- автоматизация машинного обучения (MLOPS)
- RHEL AI: интегрированный, но проще
- OpenShift AI: Комплексная автоматизация трубопровода
- Инструменты с открытым исходным кодом
- Идеальные варианты использования
- Интеграция облака и партнера
Имея в виду это сравнение, давайте поближе посмотрим на каждое решение, начиная с RHEL AI.
RHEL AI: основа для отдельных серверов
RHEL AI-это простая в развертывании серверной платформы AI, которая эффективно работает на автономных серверах (в помещениях или в облаке) для организаций, ищущих простое генеративное решение AI (Genai). Это снимает бремя масштабных накладных расходов оркестровки, что идеально подходит для команд, которые хотят сосредоточиться на разработке ИИ без управления распределенной инфраструктурой. Он также лучше всего подходит для команд, ориентированных на разработку ИИ, сохраняя при этом конфиденциальность и безопасность данных.
Некоторые из его ключевых преимуществ включают в себя:
- IBM Granite LLMS, которые позволяют быстро прототипировать с предварительно обученными моделями ИИ.
- INSTRUCTLAB, который упрощает выравнивание модели и тонкую настройку с минимальной настройкой.
- Способность запустить предварительно обученные модели ИИ локально, не требуя динамического масштабирования.
- Более простая архитектура, которая уменьшает обслуживание и снижает потребление ИТ -ресурсов.
Меньшие команды, исследовательские институты и предприятия со строгими политиками управления данными могут извлечь выгоду из RHEL AI. Для многих организаций, особенно на ранних этапах принятия искусственного интеллекта, этой легкой, но способной платформы более чем достаточно, чтобы начать.
Почему начинается с Rhel AI имеет смысл
Лучший подход часто начинается с малого, и RHEL AI позволяет этому с его легкой настройкой, более низкими затратами и постепенным внедрением ИИ. Это хорошо для команд, исследующих ИИ, не занимаясь сложными платформами. Несмотря на мощную, оркестровку Kubernetes может добавить ненужную сложность на ранней стадии. Это делает Rhel AI практическим выбором, прежде чем масштабироваться.
Помимо простоты использования, RHEL AI также предлагает гибкость. Он вмещает фреймворки с открытым исходным кодом, позволяя вам тестировать модели искусственного интеллекта без заложников для поставщиков. Это делает его полезным для исследовательских групп и стартапов, которые должны доказать варианты использования ИИ перед масштабированием.
Тем не менее, хотя RHEL AI эффективен для небольших проектов, ему не хватает функций крупномасштабных операций по ИИ. Некоторые из его ограничений:
- Нет распределенного многокрасного обучения ИИ-оно не подходит для организаций, занимающихся сложными, большими рабочими нагрузками.
- Ограниченная автоматизация — ему не хватает современных инструментов MLOPS, доступных в OpenShift AI.
Организации с долгосрочными амбициями ИИ могут начинаться с RHEL AI, но должны планировать переход к более масштабируемому решению по мере расширения рабочих нагрузок.
OpenShift AI: создан для масштабируемого искусственного интеллекта предприятия
OpenShift AI предоставляет платформу для создания, обучения, развертывания и мониторинга прогнозирующих и генеративных моделей искусственного интеллекта. Он предлагает оркестровку, автоматизацию и масштабируемость для крупномасштабных рабочих нагрузок с искусственным интеллектом в нескольких гибридных облачных средах. Он также включает в себя масштабируемость Kubernetes, что делает его способным эффективно планировать и выполнять распределение ресурсов для требования приложений для ИИ.
OpenShift AI предлагает ряд преимуществ, в том числе:
- Динамическое масштабирование рабочих нагрузок ИИ по распределенной инфраструктуре.
- автоматизация обучения, развертывания и мониторинга моделей искусственного интеллекта с помощью Data Science Ciplines, что облегчает работу операций.
- Поддержка унифицированной платформы для управления моделями искусственного интеллекта от локальных в облако с минимальными ручными накладными расходами.
- Соответствие практике безопасности и соответствия требованиям, включая контроль доступа на основе ролей (RBAC), заслуживающий доверия ИИ для обнаружения предвзятости и ограждения для защиты организаций от вреда.
- Добавление пользовательских изображений кластера для улучшения сотрудничества в ноутбуках и реестре моделей для отслеживания и обмена научными проектами данных.
Организациям с несколькими моделями или средними и крупными рабочими нагрузками ИИ нужна платформа, которая предлагает масштабируемость, безопасность и соответствие. Openshift AI хорош для предприятий, желающих создать трубопроводы ML и тех, кто имеет твердые нормативные требования, такие как:
- Крупные организации государственного сектора, которые запускают несколько приложений искусственного интеллекта на гибридных облачных платформах.
- Финансовые учреждения, где безопасность, соответствие и управление рисками ИИ имеют решающее значение.
- Здоровье и биотехнологические фирмы, которые полагаются на ИИ для разработки лекарств и медицинской диагностики.
Для компаний больше сосредоточены на высокой доступности и устойчивых операциях по ИИ, OpenShift AI является лучшей платформой для масштабируемого, производственного класса развертывания AI.
Не каждый проект искусственного интеллекта нуждается
В то время как OpenShift AI предлагает довольно много преимуществ, включая масштабируемость и оркестровку, для этого требуется крутая кривая обучения и инфраструктуру, которые не может предпринять не каждая организация. Вот некоторые компромиссы, связанные с AI OpenShift AI:
- Управление рабочими нагрузками ИИ на основе Kubernetes требует квалифицированной экспертизы.
- Более высокая оперативная сложность означает, что передовые функции требуют большей настройки, технического обслуживания и мониторинга.
- Устойчивые функции автоматизации и многопользования обычно требуют больших инвестиций в инфраструктуру и ресурсы.
Накладные расходы могут перевесить преимущества для небольших команд или тех, кто только начинается с ИИ. Однако для компаний, концентрирующихся на масштабируемости, автоматизации и устойчивости, OpenShift AI остается стратегическим долгосрочным вариантом.
Например, розничная компания, управляющая рекомендациями по искусственному искусству в области многопользовательской инфраструктуры, получит выгоду от мониторинга модели AI Openshift и оптимизации производительности для достижения экономически эффективного решения для рабочих нагрузок искусственного интеллекта в масштабе. Между тем, исследовательское учреждение со строгими требованиями к конфиденциальности данных может выбрать RHEL AI для его легкого, локального развертывания, избегая облачной сложности.
Какое решение искусственного интеллекта подходит вам?
Выбор между RHEL AI и OpenShift AI зависит от вашей стратегии развития ИИ и потребностей масштабируемости.
- RHEL AI идеально подходит для серверных рабочих нагрузок, индивидуальных развертываний и более простых вариантов использования ИИ.
- AI OpenShift AI процветает в мультиколевой среде, предлагая оркестровку ИИ предприятия, автоматизацию MLOPS и крупномасштабную тренировку и вывод модели ИИ.
Для магазинов Red Hat сбалансированная стратегия включает в себя начинание с RHEL AI для экспериментальных или мелкомасштабных моделей искусственного интеллекта. Затем организации могут перейти к OpenShift AI, когда ИИ рабочая нагрузка требует гибридной облачной инфраструктуры, масштабируемой ИИ и поддержки предприятий.
Создание правильного выбора платформы AI улучшает принятие и масштабируемость по мере развития ваших потребностей. Ключом к успеху планируется расширение искусственного интеллекта.
Trending Stories youtube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Oyedele Tioluwani — специальный технический писатель, увлеченный машинным обучением и ИИ. Он превосходит упрощение сложных концепций в четкую, удобную документацию. Вне работа его любовь к музыке вдохновляет его творчество, принося свежие взгляды на его сочинение. Подробнее от Oyedele Tioluwani
