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Red Hat AI Enterprise

28 de abril de 2026•
Tipo de contenido:Datasheet
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Resumen

Red Hat AI Enterprise es una plataforma de inteligencia artificial integrada para desarrollar e implementar modelos, agentes y aplicaciones con inteligencia artificial eficientes y rentables en entornos de nube híbrida. Unifica los ciclos de vida de las aplicaciones y los modelos de inteligencia artificial para aumentar la eficiencia operativa, agilizar la distribución y reducir los riesgos proporcionando un entorno de desarrollo listo para usar.

Red Hat AI Enterprise satisface las necesidades de los casos prácticos actuales de inteligencia artificial y, al mismo tiempo, agiliza la futura adopción de tecnologías nuevas, como los flujos de trabajo autónomos y los agentes de inteligencia artificial. Con esta plataforma, las empresas pueden: 

  • gestionar el desarrollo, el entrenamiento y el perfeccionamiento de los modelos de inteligencia artificial en los casos prácticos de inteligencia artificial predictiva y generativa;
  • implementar, gestionar y ajustar las soluciones de inteligencia artificial, como las aplicaciones con inteligencia artificial, la inferencia y los flujos de trabajo de inteligencia artificial con agentes (agentic AI);
  • diseñar aplicaciones modernas basadas en inteligencia artificial con herramientas y marcos conocidos en una plataforma única y concentrada con Kubernetes como elemento central;
  • ofrecer un enfoque integral y organizado en capas para la protección y la seguridad en todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial;
  • garantizar la asignación y el uso eficientes de los recursos para el entrenamiento y la inferencia de los modelos.

Aspectos destacados

  • Diseña y distribuye aplicaciones, modelos y agentes basados en inteligencia artificial.
  • Da tus primeros pasos en menos tiempo gracias a entornos de desarrollo listos para usar, herramientas preconfiguradas, implementaciones automatizadas y observabilidad integrada.
  • Optimiza y automatiza los flujos de trabajo con la asignación inteligente de recursos y la gestión integrada del ciclo de vida.
  • Reduce los riesgos con una stack de inteligencia artificial empresarial integrada, probada y compatible con todos los modelos y sistemas de hardware en los entornos de nube híbrida.

Funciones y ventajas

Red Hat AI Enterprise ofrece funciones básicas para todo el ciclo de vida de la inteligencia artificial, como el perfeccionamiento de los modelos, la inferencia de alto rendimiento y la gestión del flujo de trabajo de la inteligencia artificial con agentes. También es compatible con todos los modelos y sistemas de hardware y puede implementarse en cualquier entorno mientras cumple con los requisitos de ubicación de los datos.

Tabla 1. Funciones y ventajas de Red Hat AI Enterprise

Función

Ventaja

Desarrollo de modelos 

Permite que los usuarios experimenten con los datos y diseñen modelos de inteligencia artificial predictiva. Ofrece una interfaz interactiva de Jupyter Lab con bibliotecas y entornos de trabajo de inteligencia artificial/machine learning (aprendizaje automático).

Personalización de modelos

Simplifica y agiliza la personalización de los modelos, como el perfeccionamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). La interfaz de Training Hub permite que se usen datos privados y ofrece aprendizaje constante y por refuerzo.

Machine learning, inteligencia artificial generativa y operaciones con agentes

Unifica la gestión del ciclo de vida (MLOps/LLMOps) para la inteligencia artificial predictiva, generativa y con agentes. Esto reduce la complejidad y ofrece un control concentrado, desde el desarrollo hasta la implementación, lo que permite que tus equipos se centren en generar innovaciones.

Inferencia a gran escala

Está diseñada para la distribución de modelos de alto rendimiento y baja latencia. Los tiempos de ejecución optimizados, como vLLM y llm-d, cumplen con los requisitos específicos de los modelos base de gran tamaño y las aplicaciones basadas en inteligencia artificial generativa. 

Catálogo y registro

Proporciona un registro y un catálogo concentrados para acceder a modelos validados y optimizados, agentes de inteligencia artificial y servidores de protocolo de contexto de modelos (MCP), y para experimentar con ellos.

Seguridad, supervisión y observabilidad

Proporciona herramientas para controlar los modelos, como la supervisión del rendimiento y la detección de los desajustes en los conceptos y los datos. Implementa medidas de seguridad de inteligencia artificial para que los modelos sigan siendo justos, transparentes y confiables en las implementaciones reales.

Asignación de recursos

Optimiza la asignación de recursos cuando se ejecutan modelos en diferentes plataformas de unidades de procesamiento gráfico (GPU) y entornos de nube híbrida.

Uniformidad en las operaciones de la plataforma empresarial y la nube híbrida

Red Hat AI Enterprise proporciona una stack completa de inteligencia artificial probada y compatible, que se integra a Red Hat OpenShift® para mejorar la interoperabilidad y ofrecer continuidad empresarial en los entornos de nube híbrida. La plataforma brinda un modelo operativo uniforme en los servidores dedicados (bare metal), las máquinas virtuales, las nubes públicas y las ubicaciones del extremo de la red. Esto permite evitar los inconvenientes a la hora de trasladar los modelos, respaldar la soberanía digital y aprovechar al máximo las inversiones en infraestructura.

Al usar Red Hat AI Enterprise como base, las empresas pueden ejecutar, implementar y ajustar los modelos de inteligencia artificial, por lo que obtienen acceso a las principales tecnologías de inteligencia artificial open source en una plataforma uniforme. La plataforma estandariza el proceso de diseño, implementación y gestión de las cargas de trabajo de inteligencia artificial y ofrece la integración de los flujos de trabajo y el acceso a las fuentes de datos.

Las funciones propias de la plataforma brindan una gestión operativa avanzada (operaciones del día 2) para el control, la seguridad y la automatización. Entre ellas se incluye la capacidad de ajustar las cargas de trabajo de inteligencia artificial en entornos de nube híbrida con funciones propias de Kubernetes. La ampliación de la capacidad de los sistemas y de la GPU con la gestión automatizada de los recursos permite cumplir con los exigentes requisitos cambiantes. De este modo, las empresas pueden controlar dónde diseñan, entrenan y ejecutan las cargas de trabajo de inteligencia artificial, lo que les permite ajustar las decisiones de implementación a los objetivos normativos, estratégicos y de costos.

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Etiquetas:Inteligencia artificial