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El trabajo de inteligencia artificial del gigante del código abierto se centra en integrar toda la familia de software de Red Hat en una pila inteligente y fácil de administrar. A continuación, se muestra qué hace cada una de ellas y cómo se combinan.

Me alegraré mucho cuando todos los comunicados de prensa sobre tecnología o negocios ya no comiencen con "¡Ahora con IA!". La mayoría de las veces, son solo palabras vacías. Red Hat  es un poco diferente: la empresa está integrando IA en toda su línea de productos. Esto incluye Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) , Red Hat OpenShift AI y Red Hat Ansible Automation. A continuación, se muestra lo que hace cada uno y cómo se combinan.

Red Hat ya estaba trabajando con IA mucho antes de esta última oleada de anuncios. El primer trabajo serio de Red Hat en IA fue con Red Hat Lightspeed , un servicio de IA generativa con un modelo de base específico para la automatización. Lightspeed, que utiliza el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para convertir indicaciones en código, apareció por primera vez en el programa Ansible DevOps , donde ayudó a simplificar trabajos complejos de administración de sistemas. En particular, fue diseñado para desmitificar la creación de Ansible Playbooks .

En el futuro, RHEL AI será la plataforma de IA fundamental de Red Hat. Actualmente en versión preliminar para desarrolladores, RHEL AI está diseñada para optimizar el desarrollo, la prueba y la implementación de modelos de IA generativos. Esta nueva plataforma fusiona la familia de modelos de lenguaje grande (LLM) Granite con licencia de código abierto de IBM Research , las herramientas de alineación InstructLab basadas en la metodología LAB y un enfoque colaborativo para el desarrollo de modelos a través del proyecto InstructLab.

IBM Research fue pionera en la metodología LAB, que emplea la generación de datos sintéticos y el ajuste multifase para alinear los modelos de IA/ML sin un costoso esfuerzo manual. El enfoque LAB, perfeccionado a través de la comunidad InstructLab, permite a los desarrolladores crear y contribuir a los LLM tal como lo harían con cualquier proyecto de código abierto.

Con el lanzamiento de InstructLab, IBM ha lanzado modelos de código e idioma inglés de Granite seleccionados bajo una licencia Apache, lo que proporciona conjuntos de datos transparentes para la capacitación y las contribuciones de la comunidad. El modelo de idioma inglés Granite 7B  ahora está integrado en InstructLab, donde los usuarios pueden mejorar sus capacidades de manera colaborativa.

RHEL AI está diseñado para simplificar la adopción en toda la empresa al ofrecer una imagen RHEL totalmente optimizada y arrancable para implementaciones de servidores en entornos de nube híbrida. Estas instancias de tiempo de ejecución de modelos arrancables optimizadas funcionan con modelos Granite y paquetes de herramientas InstructLab. Incluyen  bibliotecas de tiempo de ejecución Pytorch optimizadas  y aceleradores de GPU para AMD Instinct MI300X, GPU Intel y NVIDIA y marcos NeMo.

RHEL AI también está integrado en OpenShift AI, la plataforma de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) de Red Hat, lo que permite la implementación de modelos a gran escala en clústeres distribuidos.

RHEL AI también utilizará Lightspeed para ayudarlo a implementar, administrar y mantener sus instancias de RHEL. Por ejemplo, en Red Hat Summit , Red Hat demostró cómo podía buscar  parches de seguridad de vulnerabilidades y exploits comunes (CVE) y luego usted podía indicarle a su sistema que implementara el parche.

Próximamente: OpenShift AI, que incluye RHEL AI, permite a las empresas escalar flujos de trabajo y gestionar modelos a través de MLOps con tecnología Kubernetes. Los usuarios del estudio empresarial watsonx.ai de IBM se beneficiarán de esta integración al obtener acceso a una mejor gestión de modelos y precios.

Al igual que RHEL AI, esta nueva versión de OpenShift compatible con IA (distribución Red Hat Kubernetes) incluye Lightspeed para que OpenShift sea más fácil de usar. Por ejemplo, recomendará cómo implementar nuevas aplicaciones, cuándo usar el escalado automático y los tamaños adecuados para las instancias de la nube. Además, supervisará su aplicación; después de que la aplicación haya estado en funcionamiento durante un tiempo, Lightspeed reducirá automáticamente los recursos de la aplicación si los requisitos de capacidad son inferiores a los esperados.

En resumen, afirmó Ashesh Badani, vicepresidente sénior y director de productos de Red Hat, "Red Hat Lightspeed pone la IA lista para producción en manos de los usuarios que pueden ofrecer la mayor innovación con mayor rapidez: la organización de TI".

Por último, en Ansible, Red Hat ha añadido la "política como código" a su repertorio de trucos. ¿Por qué? Sathish Balakrishnan, vicepresidente y director general de Ansible, explicó que, a medida que la IA amplía las capacidades de los sistemas individuales más allá de lo que podemos gestionar, el desafío de mantener la infraestructura de TI se ha vuelto cada vez mayor.

Desde la perspectiva de Balakrishnan, "la IA es la etapa final del proceso de adopción de la automatización. En el contexto de las operaciones de TI de las empresas, la IA significa máquinas que automatizan procesos, conectan infraestructura y herramientas para que sean más eficientes y toman decisiones para mejorar la resiliencia y reducir los costos".

Al usar IA para automatizar la política como código, Red Hat ve al nuevo Ansibile implementar de manera eficiente políticas obligatorias interna y externamente al inicio de un nuevo proyecto de TI y luego administrar sus operaciones a escala.

Si cree que todos los programas tienen un mismo tema, tiene razón. Red Hat está utilizando la IA para facilitarles la vida a los administradores de sus sistemas. Sí, podrá crear programas de IA en RHEL y OpenShift, pero en el corto plazo, Red Hat AI se centra en integrar toda la familia de software de Red Hat en una pila de software inteligente y fácil de administrar para todos sus clientes.