Künstliche Intelligenz (KI)
Künstliche Intelligenz (KI) bezieht sich auf Informatikprozesse und statistische Algorithmen, die menschliche Intelligenz simulieren und erweitern.
Red Hat AI Enterprise
Eine integrierte KI-Plattform für die Entwicklung und Ausführung effizienter, kosteneffektiver Modelle, Agenten und Anwendungen in vielen verschiedenen Infrastrukturen.
Empfohlen
Was ist vLLM?
Bei vLLM handelt es sich um Open Source-Codes, mit denen Sprachmodelle Berechnungen effizienter durchführen können.
Was ist souveräne KI?
Beim Thema souveräne KI geht es darum, KI-Technologie selbst zu besitzen, Daten lokal zu speichern und sicherzustellen, dass Ihre Systeme Ihre individuellen Werte und rechtlichen Anforderungen widerspiegeln.
Red Hat Launches Red Hat AI Enterprise to Deliver a Unified AI Platform that Spans from Metal to Agents
Red Hat introduces Red Hat AI Enterprise and Red Hat AI 3.3
Grundlagen der KI
Was ist Machine Learning?
Beim Machine Learning wird ein Computer darauf trainiert, Muster zu finden, Vorhersagen zu treffen und aus Erfahrungen zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden.
Was ist Deep Learning?
Deep Learning ist ein KI-Verfahren (Künstliche Intelligenz), das Computern beibringt, Daten mithilfe eines Algorithmus zu verarbeiten, der sich an die Funktionsweise des menschlichen Gehirns anlehnt.
Was sind Basismodelle für KI?
Ein Basismodell ist ein Machine Learning-Modell (ML), das für das Ausführen verschiedener Aufgaben trainiert ist.
Was sind Large Language Models (LLM)?
Ein Large Language Model (LLM) ist KI (Künstliche Intelligenz), die Techniken aus dem Bereich Machine Learning nutzt, um menschliche Sprache zu verstehen und zu generieren.
SLMs im Vergleich zu LLMs: Was sind Small Language Models?
Ein Small Language Model (SLM) ist eine kleinere Version eines Large Language Models (LLM), das über mehr Fachwissen verfügt, schneller angepasst und effizienter ausgeführt werden kann.
Was ist KI-Inferenz?
KI-Inferenz bezieht sich auf den Vorgang, bei dem ein KI-Modell eine auf Daten basierende Antwort gibt. Es handelt sich dabei um den letzten Schritt in einem komplexen Prozess der ML-Technologie (Machine Learning).
KI-Infrastruktur
KI-Infrastruktur kombiniert KI- und ML-Technologie (Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen), um zuverlässige und skalierbare Datenlösungen zu entwickeln und bereitzustellen.
Was ist eine KI-Plattform?
Eine KI-Plattform ist eine integrierte Sammlung von Technologien zum Entwickeln, Trainieren und Ausführen von ML-Modellen (Maschinelles Lernen).
KI-Typen
Was ist generative KI?
Generative KI ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die sich auf Deep Learning-Modelle (DL) stützt, welche mithilfe großer Datensätze trainiert werden, um neue Inhalte zu erstellen.
Prädiktive KI im Vergleich zu generativer KI
Sowohl gen KI als auch prädiktive KI weisen erhebliche Unterschiede und Use Cases auf. Im Zuge der Weiterentwicklung von KI hilft die Unterscheidung zwischen diesen beiden Typen dabei, ihre unterschiedlichen Fähigkeiten zu verdeutlichen.
Was ist agentische KI?
Agentische KI (Agentic AI) ist ein Softwaresystem, das für die Interaktion mit Daten und Tools ausgelegt ist, sodass nur minimale menschliche Eingriffe erforderlich sind.
Agentische KI im Vergleich zu generativer KI
Erläuterung zur agentischen KI (Agentic AI) und generativen KI: Erfahren Sie, wie sie funktionieren, welche spezifischen Vorteile sie bieten und wie sie zusammen für intelligentere Lösungen sorgen können.
Modellverbesserungen
Was ist Retrieval-Augmented Generation?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) verbindet ein LLM mit externen Ressourcen, um die Ausgabegenauigkeit eines generativen KI-Modells zu verbessern.
RAG im Vergleich zu Fine Tuning
RAG (Retrieval-Augmented Generation) oder Fine Tuning? Erfahren Sie, welche LLM-Methode für die Anpassung an Ihre Unternehmensdaten am besten geeignet ist.
Was ist parametereffizientes Fine Tuning (PEFT)?
PEFT umfasst eine Reihe von Techniken, die nur einen Teil der Parameter innerhalb eines LLM anpassen, um Ressourcen zu sparen.
LoRA im Vergleich zu QLoRA
Sowohl LoRA (Low-Rank Adaptation) als auch QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) sind Techniken zum Trainieren von KI-Modellen.
Was ist InstructLab?
InstructLab vereinfacht die Anpassung von LLMs (Large Language Models) mit privaten Daten.
Was ist vLLM?
Bei vLLM handelt es sich um Open Source-Codes, mit denen Sprachmodelle Berechnungen effizienter durchführen können.
Was ist MCP (Model Context Protocol)?
Erfahren Sie, wie Sie mit MCP (Model Context Protocol) KI-Anwendungen mit externen Datenquellen verbinden und so intelligentere Workflows entwickeln können.
Was ist Model as a Service?
Model as a Service (MaaS) ist ein Ansatz zum Bereitstellen von KI-Modellen als gemeinsame Ressourcen, bei dem Nutzende innerhalb eines Unternehmens bei Bedarf auf diese zugreifen können.
Was sind Granite-Modelle?
Die Granite-Modelle von IBM sind LLMs (Large Language Models), die für Unternehmensanwendungen entwickelt wurden. Granite-Modelle können Use Cases für gen KI unterstützen, die Sprache und Code enthalten.
KI in großem Umfang
Was ist souveräne KI?
Beim Thema souveräne KI geht es darum, KI-Technologie selbst zu besitzen, Daten lokal zu speichern und sicherzustellen, dass Ihre Systeme Ihre individuellen Werte und rechtlichen Anforderungen widerspiegeln.
Was ist llm-d?
llm-d ist ein Kubernetes-natives Open Source Framework, das die verteilte LLM-Inferenz in großem Umfang beschleunigt.
Was ist verteilte Inferenz?
Verteilte Inferenz sorgt dafür, dass KI-Modelle Workloads effizienter verarbeiten können, indem die Inferenzarbeit innerhalb einer Gruppe miteinander verbundener Geräte verteilt wird.
Was ist Unternehmens-KI?
Unternehmens-KI ist die Integration von KI-Tools und Machine Learning Software in groß angelegte Abläufe und Prozesse. Unternehmen können Probleme nun innerhalb von Wochen statt Jahren lösen.
Was ist Edge-KI?
Erfahren Sie, was Edge KI ist, wie KI-Modelle direkt am Netzwerkrand ausgeführt werden und welche Vorteile das für Echtzeit-Datenverarbeitung und Effizienz hat.
Was ist MLOps?
Unter MLOps (Machine Learning Operations) versteht man eine Reihe von Workflow-Praktiken mit dem Ziel, Bereitstellung und Management von ML-Modellen (Machine Learning) zu optimieren.
Was sind LLMOps?
Large Language Model Operations (LLMOps) Large Language Model Operations (LLMOps) sind operative Methoden zum Verwalten großer Sprachmodelle.
Definition von AIOps
AIOps (KI für IT-Operationen) steht für einen Ansatz zum Automatisieren von IT-Abläufen durch Machine Learning und andere moderne KI-Techniken.
Was ist KI-Sicherheit?
KI-Sicherheit dient dem Schutz von KI-Anwendungen vor böswilligen Angriffen, die darauf abzielen, KI-Workloads zu schwächen, Daten zu manipulieren oder sensible Informationen zu stehlen.
Use Cases für KI/ML
Es ist wichtig, die Vorteile von KI/ML zu kennen und sich auf die spezifischen Herausforderungen für Ihre Geschäftsprozesse und Workloads vorzubereiten.
KI im Gesundheitswesen
Erfahren Sie mehr über die Vorteile und Herausforderungen von KI im Gesundheitswesen und darüber, wie Red Hat die Branche unterstützt.
KI im Bankwesen
Die weiteren Entwicklungen im Bereich KI und Machine Learning (ML) im Bankwesen dürften zweifellos zu Verbesserungen im Kundenservice und in der operativen Effizienz führen.
KI in der Telekommunikation
Erfahren Sie, wie die richtigen IT-Lösungen Ihrem Telekommunikationsunternehmen helfen können, KI effizient und kostengünstig zu nutzen, um allgemeine Herausforderungen zu überwinden.
Warum Red Hat AI?
Bauen Sie auf einer bewährten Basis auf, die beliebige Modelle und Agenten in der gesamten Hybrid Cloud auf verschiedenen Hardware-Beschleunigern unterstützt. Red Hat AI gibt Unternehmen die Freiheit, dort bereitzustellen, wo ihre Daten-, Compliance- und Kostenanforderungen dies erfordern.
Inferenz
Bewältigen Sie die Modellkomplexität mithilfe schneller, effizienter Inferenzen auf der Basis von vLLM und der notwendigen Kontrolle, um beliebige Modelle auf verschiedenen Beschleunigern in der Hybrid Cloud auszuführen.
Daten
Passen Sie domainspezifische Use Cases für agentische KI mit Modellen an, die mit Ihren unternehmenseigenen Daten verbunden sind.
Agenten
Vereinfachen und beschleunigen Sie die erfolgreiche Einführung agentischer KI mit Governance und Kontrolle.
Plattform
Stellen Sie resiliente, zuverlässige KI-Lösungen auf der Basis von Open Source-Transparenz und Hybrid Cloud-Skalierbarkeit bereit.
