Red Hat ha anunciado la disponibilidad a nivel general de Red Hat Enteperise Linux (RHEL) AI. Se trata de una plataforma de modelos fundacionales de la subsidiaria de IBM que permite a los usuarios desarrollar, probar y ejecutar modelos de inteligencia artificial generativa (GenAI) y que tiene el propósito potenciar las aplicaciones empresariales.
RHEL AI une a Granite, la familia de modelos de lenguaje grande (LLM) publicada bajo código abierto, con las herramientas de alineación de modelos InstructLab, que permiten a los expertos en la materia y a los desarrolladores de una organización aportar habilidades y conocimientos a sus modelos, incluso sin contar con amplios conocimientos de ciencia de datos. Todo lo mencionado viene empaquetado como una sola imagen de RHEL optimizada y preparada para su despliegue en servidores individuales ubicados en la nube híbrida.
La GenAI se ha convertido en la tecnología de moda y su potencial para transformar muchas facetas de la computación es inmensa, incluidas la productividad de los propios trabajadores y la forma de operar de las empresas. Sin embargo, los costes asociados con la adquisición, entrenamiento y puesta a punto de los LLM pueden ser bastante altos, y eso sin contar aspectos como la adaptación a los requisitos o los datos específicos de una organización determinada, que suelen necesitar de científicos de datos o desarrolladores muy capacitados.
Red Hat cree que los modelos de inteligencia artificial (IA) más pequeños, eficientes y creados a medida serán parte de las pilas de tecnologías de la información de las empresas en el futuro, siendo acompañados aquí por las aplicaciones nativas en la nube. Esto hace que convertir la GenAI en algo accesible y que pueda ejecutarse en la nube la nube híbrida sea algo muy importante para la subsidiaria de IBM.
En resumidas cuentas, la accesibilidad y la eficiencia de la GenAI a nivel de costes y conocimientos y su fácil implementación en la nube híbrida son los principales desafíos que RHEL AI pretende abordar. Aquí sobresale la posibilidad de poder optimizar la adaptación de los modelos de GenAI a los requisitos de las empresas con InstructLab, que se suman a las herramientas necesarias para ajustar y desplegar modelos para servidores de producción independientemente del lugar en el que están almacenados los datos.
RHEL AI proporciona una vía de acceso a Red Hat OpenShift AI para entrenar, ajustar y servir los modelos a escala utilizando las mismas herramientas y conceptos. Por otro lado, también está respaldado por las ventajas de una suscripción de Red Hat, que incluye la distribución de productos empresariales, soporte de producción 24×7, soporte ampliado del ciclo de vida de los modelos y protecciones legales de Open Source Assurance.
Debido a que RHEL AI pretende abarcar una gran variedad de entornos, desde centros de datos locales hasta el edge computing y la nube pública, estará disponible a través de medios como Red Hat directamente, los socios OEM de Red Hat y para su ejecución en los proveedores de nube más grandes del mundo, incluidos Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, IBM Cloud y Microsoft Azure.
RHEL AI ya está disponible a través del Portal del Cliente de Red Hat para ejecutar bajo demanda o subir a AWS e IBM Cloud como una oferta de “traiga su suscripción” (BYOS). Para el cuatro trimestre de 2024 se espera llevar el BYOS a Azure y Google Cloud.
RHEL AI no es primer nuncio que la subsidiaria de IBM hace en torno a la IA, ya que el mes pasado anunció ramalama con la intención de hacer que el uso de la inteligencia artificial sea aburrido mediante la utilización de contenedores OCI. Viendo que al final todo queda dentro del ecosistema de la misma empresas, veremos si los futuros RHEL AI y ramalama no acaban muy relacionados.
Por lo que se puede ver, el objetivo de Red Hat con RHEL AI es facilitar el impulso de la inteligencia artificial generativa principalmente para su despliegue en la nube híbrida. Los que quieran conocer todos los detalles pueden consultar el anuncio oficial.
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