Red Hat ha rilasciato OpenShift AI 2.15, una piattaforma progettata per semplificare la gestione e l’implementazione di applicazioni di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML) su scala aziendale. Le nuove funzionalità migliorano la sicurezza, il monitoraggio e l’efficienza, rispondendo alle crescenti richieste delle imprese per carichi di lavoro AI scalabili.
Le principali novità di OpenShift AI 2.15
Gestione dei modelli AI
La versione 2.15 introduce un registro dei modelli in anteprima tecnologica. Questo strumento centralizza la gestione di modelli di AI generativa e predittiva, semplificando tracciabilità, condivisione e modifica. Red Hat ha inoltre donato il progetto alla comunità open source Kubeflow, promuovendo ulteriori miglioramenti.
Monitoraggio dei dati in tempo reale
Un sistema di rilevamento della dispersione dei dati aiuta gli esperti a identificare quando i dati di input differiscono da quelli usati per addestrare i modelli. Questo strumento garantisce l’accuratezza delle previsioni nel tempo, mantenendo i modelli allineati con i dati del mondo reale.
Strumenti per l’etica nell’AI
Gli strumenti di rilevamento dei bias monitorano l’equità dei modelli sia in fase di addestramento che durante l’uso. Integrati nella comunità open source TrustyAI, supportano lo sviluppo responsabile dell’intelligenza artificiale.
Ottimizzazione e prestazioni migliorate
Supporto per grandi modelli linguistici (LLM)
L’introduzione della tecnologia LoRA consente una regolazione più efficiente di modelli avanzati come Llama 3. Questo approccio riduce i costi e ottimizza le risorse, migliorando l’accessibilità delle implementazioni AI su scala.
Integrazione hardware avanzata
OpenShift AI 2.15 amplia il supporto a GPU AMD e al software NVIDIA AI Enterprise. Le nuove opzioni offrono maggiore flessibilità per sviluppare e implementare applicazioni di AI generativa.
OpenShift AI 2.15 è già disponibile sul sito ufficiale di Red Hat. La piattaforma mira a soddisfare le esigenze delle imprese, combinando strumenti avanzati per il monitoraggio e la scalabilità con un focus sull’efficienza.
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