Red Hat AI Enterprise

Personnalisation contrôlée des modèles

Création, réglage fin et gestion des workflows pour les applications d'IA générative, prédictive et agentique 

Gestion complète du cycle de vie des modèles

Création de modèles à l'aide des outils et frameworks habituels sur une seule plateforme centralisée, basée sur Kubernetes

Réduction de la complexité et augmentation de l'efficacité, du développement au déploiement

Mise à l'échelle simplifiée

Déploiement des modèles de fondation et d'IA générative avec vLLM et llm-d pour répondre à toutes leurs exigences

Mise à disposition des modèles avec un débit élevé, une faible latence et une mise à l'échelle intelligente

Accès à un registre et un catalogue centralisés

Possibilité d'utiliser des modèles validés et optimisés, des serveurs MCP (Model Context Protocol) et des agents intelligents pour réaliser des expérimentations

Simplification de la découverte et choix d'options permettant de trouver la meilleure solution pour chaque cas d'utilisation 

Mise en œuvre de garde-fous de l'IA

Surveillance des modèles grâce au suivi des performances et à la détection de la dérive des données et des concepts

Justesse, transparence et fiabilité des modèles et des résultats lors de déploiements en situation réelle

Optimisation de l'allocation des ressources

Exécution des modèles sur différentes plateformes GPU et dans divers environnements de cloud hybride 

Réduction des coûts d'exploitation grâce à une utilisation efficace des GPU et à des déploiements plus rapides