Was ist eine KI-Infrastruktur?

Da künstliche Intelligenz (KI) zunehmend im Alltag genutzt wird, ist es entscheidend, eine Struktur zu haben, die effektive und effiziente Workflows ermöglicht. Hier kommt KI-Infrastruktur ins Spiel. Mit einer gut konzipierten Infrastruktur können Mitarbeitende in den Bereichen Data Science und Entwicklung einfacher auf Daten zugreifen, ML-Algorithmen bereitstellen und die Computing-Ressourcen der Hardware besser verwalten.

KI-Infrastruktur kombiniert KI- und ML-Technologie (Künstliche Intelligenz/Machine Learning), um zuverlässige und skalierbare Datenlösungen zu entwickeln und bereitzustellen. Diese Technologie ist es, die Machine Learning möglich macht und damit Maschinen wie Menschen denken lässt.

Beim Machine Learning wird ein Computer darauf trainiert, Muster zu finden, Vorhersagen zu treffen und aus Erfahrungen zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Dies lässt sich auf generative KI anwenden und wird durch Deep Learning ermöglicht, einer maschinellen Lerntechnik zur Analyse und Interpretation großer Datenmengen.

KI nutzen mit Open Source und Red Hat

Technologie-Stack der KI-Infrastruktur

Ein Technologie-Stack, kurz Tech-Stack, umfasst die verschiedenen Technologien, Frameworks und Tools, die für das Entwickeln und Bereitstellen von Softwareanwendungen genutzt werden. Bildlich erklärt werden diese Technologien übereinander „gestapelt“ und bilden so eine Anwendung. Der Technologie-Stack einer KI-Infrastruktur kann über 3 wesentliche Schichten die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen beschleunigen. 

Die Anwendungsschicht bietet Menschen die Möglichkeit mit Maschinen zusammenzuarbeiten, wenn sie Tools wie End-to-End-Anwendungen oder Endbenutzeranwendungen verwenden. Endbenutzeranwendungen werden gewöhnlich mit KI-Frameworks entwickelt, die auf Open Source basieren, um Modelle zu erstellen, die anpassbar sind und so auf spezifische geschäftliche Anforderungen zugeschnitten werden können. 

Die Modellschicht unterstützt die Funktion von KI-Produkten. Diese Schicht erfordert eine Hosting-Lösung für die Bereitstellung. Es gibt 3 Modelle, die eine Basis bilden:

• Allgemeine KI: imitiert die Fähigkeit des menschlichen Gehirns, zu denken und Entscheidungen zu treffen. Dazu zählen KI-Anwendungen wie ChatGPT und DALL-E von OpenAI.
• Spezifische KI: verwendet spezifische Daten, um exakte Ergebnisse zu erzielen. Dazu zählen Aufgaben wie das Generieren von Werbe- und Songtexten.
• Hyperlokale KI: die Art von künstlicher Intelligenz, die das höchste Maß an Genauigkeit und Relevanz erreichen kann und für den fachspezifischen Einsatz in ihrem Bereich konzipiert ist. Dazu zählen das Schreiben von wissenschaftlichen Artikeln oder das Erstellen von Innenausstattungsmodellen.

Die Infrastrukturschicht umfasst die zum Erstellen und Trainieren der Modelle erforderliche Hardware und Software. In diese Schicht fallen Komponenten wie GPUs oder andere spezialisierte Prozessoren (Hardware) sowie Optimierungs- und Deployment-Tools (Software). Auch Cloud Computing-Services sind Teil der Infrastrukturschicht. 

Wir kennen nun die 3 beteiligten Schichten einer KI-Infrastruktur und sehen uns jetzt einige Komponenten an, die für das Entwickeln, Bereitstellen und Warten von KI-Modellen erforderlich sind. 

Datenspeicherung

Unter Datenspeicherung versteht man die Erfassung und Speicherung digitaler Daten – der Bits und Bytes hinter Anwendungen, Netzwerkprotokollen, Dokumenten, Medien, Adressbüchern, Benutzereinstellungen und mehr. Data Storage ist für das Speichern, Organisieren und Abrufen von KI-Informationen wichtig.

Datenmanagement

Datenmanagement ist der Prozess der Datenerfassung, -speicherung und -nutzung, der häufig durch Datenmanagementsoftware vereinfacht wird. Dadurch erhalten Sie einen Überblick darüber, welche Daten Sie vorliegen haben, wo sie sich befinden, wem sie gehören, wer sie sehen kann und wie auf sie zugegriffen wird. Mit den entsprechenden Kontrollen und Implementierungen liefern die Datenmanagement-Workflows die analytischen Erkenntnisse, die für eine bessere Entscheidungsfindung erforderlich sind.

ML-Frameworks

Machine Learning (ML) oder maschinelles Lernen ist eine Unterkategorie der künstlichen Intelligenz (KI). Dabei werden Algorithmen verwendet, um innerhalb eines Datensatzes Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. ML-Frameworks stellen die erforderlichen Tools und Libraries zur Verfügung. 

Machine Learning Operations 

Machine Learning Operations (MLOps) bezeichnet eine Reihe von Workflow-Praktiken mit dem Ziel, Erstellung, Management und Monitoring von ML-Modellen zu optimieren. MLOps orientiert sich an Prinzipien von DevOps und GitOps, um einen kontinuierlichen und sich ständig weiterentwickelnden Prozess für die Integration von ML-Modellen in die Softwareentwicklung zu etablieren.

Eine solide KI-Infrastruktur mit bewährten Komponenten fördert Innovation und Effizienz. Bei der Entwicklung einer KI-Infrastruktur sind jedoch Vorteile, Herausforderungen und Anwendungsbereiche zu berücksichtigen. 

Vorteile

KI-Infrastruktur bietet mehrere Vorteile für Ihre KI-Operationen und -Organisationen. Ein Pluspunkt ist die Skalierbarkeit, dank der Sie Operationen nach Bedarf hoch- und herunterskalieren können, insbesondere bei cloudbasierten KI/ML-Lösungen. Ein weiterer Vorteil ist die Automatisierung, durch die sich Fehler bei repetitiver Arbeit reduzieren und Lieferzeiten von Leistungen verkürzen lassen. 

Herausforderungen

Trotz der vielen Vorteile bringt die KI-Infrastruktur auch einige Herausforderungen mit sich. Eine der größten Herausforderungen ist die Menge und Qualität der Daten, die verarbeitet werden müssen. KI-Systeme sind beim Lernen und bei der Entscheidungsfindung auf sehr große Datenmengen angewiesen. Daher reichen herkömmliche Methoden zur Speicherung und Verarbeitung von Daten mitunter nicht aus, um den Umfang und die Komplexität von KI-Workloads zu bewältigen. Eine weitere große Herausforderung ergibt sich daraus, dass Echtzeitanalysen und -entscheidungen erforderlich sind. Diese Anforderung bedeutet, dass die Infrastruktur Daten schnell und effizient verarbeiten muss. Diesen Punkt gilt es bei der Wahl der richtigen Lösung zu beachten, damit auch sehr große Datenvolumen verarbeitet werden können.

Anwendungen

Es gibt Anwendungen, mit denen Sie diese Herausforderungen besser meistern können. Mit den Cloud Services von Red Hat® OpenShift® können Sie Anwendungen schnell entwickeln, bereitstellen und skalieren. Außerdem können Sie die Konsistenz und Sicherheit mit proaktivem Management und Support verbessern. Mit Red Hat Edge können Sie Anwendungen näher am Ort der Datenerfassung bereitstellen und so umsetzbare Erkenntnisse gewinnen.

KI wirkt sich nicht nur auf unser tägliches Leben, sondern auch auf unsere Unternehmen aus. Die Open Source-Plattformen von Red Hat fördern neue Erkenntnisse und Erlebnisse in verschiedenen Bereichen und Branchen. Diese Lösungen können auch Ihr Unternehmen dabei unterstützen, KI-Modelle und -Anwendungen zu entwickeln, bereitzustellen und zu überwachen – damit Sie Ihre Zukunft selbst steuern. .

Red Hat OpenShift AI bietet eine flexible Umgebung für Data Scientists, Engineers sowie Entwicklerinnen und Entwickler, in der Projekte schneller und effizienter erstellt, bereitgestellt und integriert werden können. Weitere Vorteile sind integrierte Sicherheit und die Integration von Operator-Lifecycles. Die Lösung stellt außerdem Jupyter-as-a-Service mit verschiedenen zugehörigen Framework-Libraries wie TensorFlow und Pytorch bereit. Darüber hinaus wurden mehrere Software-Technologiepartner (Starburst, IBM, Anaconda, Intel und NVIDIA) in den KI-Service integriert. Dadurch können Sie neue Tools – von der Datenerfassung und Modellerstellung bis hin zum Deployment und Monitoring von Modellen – einfacher entdecken und testen, und zwar in einer modernen cloudnativen Umgebung.

Unsere KI-Partner bauen auf der Red Hat Infrastruktur auf, um die Entwicklung von KI/ML-Anwendungen zu optimieren. Sie vervollständigen den KI-Lifecycle mit Lösungen, die von Datenintegration und -vorbereitung über Entwicklung, Training und Bereitstellung von KI-Modellen bis hin zu Inferenzen (Vorhersagen) auf der Grundlage neuer Daten reichen.