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Produkte und Dokumentation Red Hat AI
Eine Plattform mit Produkten und Services für die Entwicklung und Bereitstellung von KI in der Hybrid Cloud.
Red Hat AI Inference Server
Optimieren Sie die Modell-Performance mit vLLM für schnelle und kosteneffiziente Inferenz in großem Umfang.
Red Hat Enterprise Linux AI
Entwickeln, testen und nutzen Sie generative KI-Modelle zur Unterstützung von Unternehmensanwendungen.
Red Hat OpenShift AI
Entwickeln und implementieren Sie KI-gestützte Anwendungen und Modelle in großem Umfang in Hybrid-Umgebungen.
Cloud Services
Red Hat AI InstructLab on IBM Cloud
Eine skalierbare, kosteneffiziente Lösung zum Anpassen von KI-Modellen in der Cloud.
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Lernen Grundlagen
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KI-Partner
Red Hat AI
Nutzen Sie Ihre eigenen Ressourcen und Insights, um Mehrwert durch KI zu schaffen – mit der Freiheit, die Ihr Unternehmen braucht.
Red Hat® AI basiert auf Open Source-Technologie und unterstützt Sie beim Entwickeln und Ausführen zuverlässiger KI-Lösungen.
Red Hat AI 3 ist jetzt verfügbar
Unser aktuelles Release steigert die Effizienz und Kosteneffektivität von KI-Inferenz mit llm-d. Zusätzliche Funktionen ermöglichen die Bereitstellung skalierbarer Workflows für agentische KI (Agentic AI) durch ein einheitliches und flexibles Erlebnis, das für die auf Zusammenarbeit ausgelegten Bedürfnisse beim Entwickeln produktionsbereiter KI-Lösungen in großem Umfang konzipiert ist.
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Ihre Modelle. Ihre Daten. Ihre Entscheidung.
Die Voraussetzung dafür, dass KI-Anwendungen optimal arbeiten können, ist schnelle, kostengünstige Inferenz. Red Hat AI bietet dafür mit llm-d – einem Framework für verteilte Inferenz in großem Umfang – eine einheitliche und flexible Plattform.
Llm-d baut auf dem Erfolg von vLLM auf und profitiert von den bewährten Kubernetes-Vorteilen. So erfolgt eine konsistente und effiziente Verarbeitung mit planbarer Performance.
Wenn Unternehmen agentische KI (Agentic AI) nutzen, benötigen sie mehr als Effizienz. Sie benötigen ein auf Zusammenarbeit ausgerichtetes Framework, um Modelle, Daten und KI-Workflows in der Hybrid Cloud zu verbinden.
Die Einführung einer einheitlichen, auf Llama Stack basierenden API-Ebene eröffnet Möglichkeiten für eine Vielzahl von KI-Funktionen. Dazu zählt die Integration mit MCP (Model Context Protocol), die das Bereitstellen und Ausführen von agentischer KI (Agentic AI) in großem Umfang in Produktivumgebungen vereinfacht.
2 Stunden | Dienstag, 14. Oktober um 10 Uhr EST
Was ist neu und wie geht es weiter mit Red Hat AI?
Your path to enterprise-ready AI
Lassen Sie sich von Führungskräften von Red Hat AI über die aktuellen Fortschritte bei Red Hat AI berichten.
Bei dem aktuellen Release stehen hohe Performance, planbare Inferenz und die beschleunigte Entwicklung von KI-Agenten im Vordergrund. Mit Produktupdates unterstützen wir Sie dabei, die mit KI verbundenen Herausforderungen wie Kosten, Komplexität und Kontrolle in den Griff zu bekommen.
Red Hat AI umfasst:
Red Hat AI Inference Server optimiert die Modellinferenz in der Hybrid Cloud für schnellere, kostengünstigere Modellbereitstellungen.
Auf der Basis von vLLM bietet die Software Zugang zu validierten und optimierten Modellen von Drittanbietern auf Hugging Face. Außerdem sind LLM Compressor-Tools enthalten.
Red Hat Enterprise Linux® AI ist eine Plattform, mit der Sie LLMs (Large Language Models) konsistent in einzelnen Serverumgebungen ausführen können.
Durch den enthaltenen Red Hat AI Inference Server verfügen Sie über schnelle, kostengünstige Hybrid Cloud-Inferenz unter Verwendung von vLLM für maximierten Durchsatz und minimale Latenz.
Außerdem können Sie mit Funktionen wie dem Image-Modus Lösungen konsistent in großem Umfang anwenden. Sie können darüber hinaus in der gesamten Linux-Umgebung dieselben Sicherheitsprofile anwenden und so Ihr Team in einem einzigen Workflow zusammenführen.
Red Hat OpenShift® AI basiert auf den Funktionen von Red Hat OpenShift und bietet eine Plattform für das Lifecycle-Management generativer und prädiktiver KI-Modelle in großem Umfang.
Es bietet Produktiv-KI (einschließlich souveräner und privater KI), sodass Unternehmen KI-Modelle und -Agenten in verschiedenen Hybrid Cloud-Umgebungen entwickeln, bereitstellen und verwalten können.
Validierte Performance für reale Ergebnisse
Red Hat AI bietet Zugang zu einer Reihe betriebsbereiter, validierter Modelle von Drittanbietern, die effizient mit vLLM auf unserer Plattform ausgeführt werden.
Nutzen Sie validierte Drittanbietermodelle von Red Hat, um die Modell-Performance zu testen und die Inferenz zu optimieren. Außerdem erhalten Sie Anleitungen, um die Komplexität zu reduzieren und die Einführung von KI zu beschleunigen.
Individuelle KI-Lösungen für Ihre Anforderungen
Generative KI
Neue Inhalte wie Text und Softwarecode produzieren
Mit Red Hat AI können Sie die generativen KI-Modelle Ihrer Wahl schneller, mit weniger Ressourcen und geringeren Inferenzkosten ausführen.
Prädiktive KI
Muster erkennen und zukünftige Ergebnisse prognostizieren
Mit Red Hat AI können Unternehmen prädiktive Modelle entwickeln, trainieren, bereitstellen und überwachen und dabei die Konsistenz in der Hybrid Cloud wahren.
Operationalisierte KI
Systeme entwickeln, die die Wartung und Bereitstellung von KI in großem Umfang unterstützen
Mit Red Hat AI können Sie den Lifecycle von KI-fähigen Anwendungen managen und überwachen, gleichzeitig Ressourcen einsparen und die Compliance mit Datenschutzbestimmungen sicherstellen.
Agentische KI
Entwickeln Sie Workflows, die komplexe Aufgaben unter eingeschränkter Überwachung ausführen.
Red Hat AI bietet einen flexiblen Ansatz und eine stabile Basis für die Entwicklung, Verwaltung und Bereitstellung agentischer KI-Workflows in vorhandenen Anwendungen.
Mehr KI-Partner. Mehr Möglichkeiten für Fortschritt.
Fachleute und Technologien werden zusammengeführt, damit unsere Kunden mit KI mehr erreichen können. Viele verschiedene Technologiepartner arbeiten mit Red Hat zusammen, um ihre Kompatibilität mit unseren Lösungen zu zertifizieren.
Weitere KI Success Stories vom Red Hat Summit und AnsibleFest 2025
Turkish Airlines verdoppelte die Geschwindigkeit der Bereitstellung durch unternehmensweiten Zugang zu Daten.
JCCM konnte die Prozesse zur Umweltverträglichkeitsprüfung (UVP) in der Region mithilfe von KI verbessern.
Die Denizbank verkürzte die Markteinführungszeiten von Tagen auf wenige Minuten.
Hitachi hat KI in seinem gesamten Unternehmen mit Red Hat OpenShift AI operationalisiert.
Lösungs-Pattern
KI-Anwendungen mit Red Hat und NVIDIA AI Enterprise
Entwickeln einer RAG-Anwendung
Red Hat OpenShift AI ist eine Plattform für das Entwickeln von Data Science-Projekten und Bereitstellen von KI-gestützten Anwendungen. Sie können sämtliche für die Unterstützung von Retrieval-Augmented Generation (RAG), einer Methode zum Abrufen von KI-Antworten aus Ihren eigenen Referenzdokumenten, erforderlichen Tools integrieren. Wenn Sie OpenShift AI mit NVIDIA AI Enterprise kombinieren, können Sie mit Large Language Models (LLMs) experimentieren und so das optimale Modell für Ihre Anwendung finden.
Erstellen einer Pipeline für Dokumente
Damit Sie RAG nutzen können, müssen Sie Ihre Dokumente zunächst in eine Vektordatenbank aufnehmen. In unserer Beispielanwendung integrieren wir eine Anzahl von Produktdokumenten in eine Redis-Datenbank. Da sich diese Dokumente häufig ändern, können wir für diesen Prozess eine Pipeline erstellen, die wir regelmäßig ausführen, damit wir immer die aktuellsten Versionen der Dokumente zur Verfügung haben
Durchsuchen des LLM-Katalogs
Mit NVIDIA AI Enterprise können Sie auf einen Katalog verschiedener LLMs zugreifen. So können Sie verschiedene Möglichkeiten ausprobieren und das Modell auswählen, das die optimalen Ergebnisse erzielt. Die Modelle werden im NVIDIA API-Katalog gehostet. Sobald Sie ein API-Token eingerichtet haben, können Sie ein Modell mit der NVIDIA NIM Model Serving-Plattform direkt über OpenShift AI bereitstellen.
Auswählen des richtigen Modells
Beim Testen verschiedener LLMs können Ihre Nutzerinnen und Nutzer die einzelnen generierten Antworten bewerten. Sie können ein Grafana Monitoring Dashboard einrichten, um die Bewertungen sowie die Latenz- und Antwortzeiten der einzelnen Modelle zu vergleichen. Anhand dieser Daten können Sie dann das optimale LLM für den Produktionseinsatz auswählen.
Red Hat AI in der Praxis
Ortec Finance beschleunigt Wachstum und verkürzt Markteinführungszeiten
Ortec Finance, ein globaler Anbieter von Technologien und Lösungen für das Risiko- und Renditemanagement, stellt ML-Modelle auf Microsoft Azure Red Hat OpenShift bereit und führt Red Hat AI ein.
Phoenix Systems bietet Cloud Computing der nächsten Generation
Erfahren Sie, wie Phoenix Systems mit Red Hat zusammenarbeitet, um Kunden mehr Auswahl, Transparenz und KI-Innovationen zu bieten.
DenizBank unterstützt Data Scientists
DenizBank entwickelt KI-Modelle, um Kredite für Kunden und gleichzeitig möglichen Betrug zu identifizieren. Mit Red Hat AI erreichten die Data Scientists der Bank eine neue Stufe der Autonomie in Bezug auf die unternehmenseigenen Daten.
Entwicklung auf einer zuverlässigen Basis
Weltweit vertrauen Unternehmen auf unser umfassendes Portfolio an Lösungen für die Hybrid Cloud-Infrastruktur, Anwendungsservices, cloudnative Anwendungsentwicklung und Automatisierung für die schnelle und kosteneffiziente Bereitstellung von IT-Services auf verschiedenen Infrastrukturen.
Red Hat Enterprise Linux
Support für Anwendungsbereitstellungen – ob On-Premise, in der Cloud oder am Edge – in einer flexiblen Betriebsumgebung
Red Hat OpenShift
Schnelle Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen in großem Umfang und Modernisierung bereits vorhandener Anwendungen
Red Hat Ansible
Automation Platform
Automation Platform
Entwicklung, Verwaltung und dynamische Skalierung von Automatisierung in Ihrem gesamten Unternehmen
Red Hat AI
Tuning kleiner Modelle mit unternehmensrelevanten Daten sowie Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen in Hybrid Cloud-Umgebungen
