Adaptación de la inteligencia artificial con Red Hat AI

MaaS proporciona acceso a modelos preentrenados y personalizados. De esta manera, los ingenieros de plataformas pueden brindar acceso de autoservicio controlado a los modelos, mientras supervisan las claves de la API, el uso y las políticas de acceso.

Respalda la soberanía con una infraestructura que tiene en cuenta el cumplimiento normativo. Esto significa que puedes confiar en los modelos porque puedes supervisar, comprobar y controlar cada aspecto de su funcionamiento.

Supera la escasez de GPU con una planificación inteligente de las cargas de trabajo. El ajuste automático preventivo, el acceso basado en prioridades y la aplicación de cuotas garantizan un acceso equitativo entre los equipos, lo que permite eliminar el desperdicio que genera la inactividad de los recursos.

Las herramientas integradas de MLOps, GenAIOps y AgentOps proporcionan los canales automatizados, los registros centrales y la observabilidad que se necesitan para operar los modelos y los flujos de trabajo con agentes de manera uniforme. 

Aplicamos un enfoque en capas que cuenta con el respaldo de décadas de experiencia en la seguridad de Kubernetes. Está destinado a consolidar la confiabilidad de la inteligencia artificial incorporando medidas de seguridad para esta tecnología, rastreabilidad de los agentes de MLflow y compatibilidad con las implementaciones en entornos aislados.

Gestiona y explora los recursos de inteligencia artificial en un solo lugar. Accede a nuestro registro de modelos, consulta nuestro ecosistema de modelos validados seleccionados y evalúa los modelos y las herramientas para casos prácticos específicos.