Red Hat AI Enterprise: come allineare ambienti di test e ambienti di produzione scalabili

Red Hat AI Enterprise è ora disponibile a livello generale e offre una piattaforma di IA unificata, progettata per semplificare lo sviluppo, il deployment e la gestione di applicazioni basate sull'IA nel cloud ibrido. Con questa nuova offerta, Red Hat offre un percorso semplificato e conveniente per rendere operativa l'IA generativa, predittiva e agentica su larga scala.

Cos'è Red Hat AI Enterprise?

Red Hat AI Enterprise è una piattaforma di IA integrata per il deployment e la gestione di modelli, agenti e applicazioni di IA efficienti ed economiche negli ambienti cloud ibrido. Unisce i cicli di vita dei modelli di IA e delle applicazioni per aumentare l'efficienza operativa, accelerare la distribuzione e mitigare i rischi, offrendo un'esperienza completa e unificata.

Questa piattaforma è progettata specificamente per colmare le lacune in fase di produzione, contribuendo ad evitare che l'IA venga trattata come un'attività disarticolata e personalizzata e trasformandola invece in un processo scalabile e ripetibile. Grazie alla standardizzazione dell'ambiente, le aziende possono passare dal Proof of Concept (POC) alla produzione con la stessa coerenza di livello enterprise che applicano al software tradizionale.

Red Hat AI Enterprise è una piattaforma di IA integrata che rende uniforme l'intero ciclo di vita, dalla fase di sviluppo e ottimizzazione dei modelli all'inferenza ad alte prestazioni, su un'infrastruttura centralizzata basata su Red Hat OpenShift. Raggruppando queste funzionalità, i responsabili delle decisioni IT, gli hyperscaler e i provider neocloud possono mantenere l'indipendenza dell'IA nel cloud ibrido. La piattaforma offre la possibilità di sviluppare, distribuire e rendere scalabili modelli e applicazioni basate sull'IA in qualsiasi ambiente, garantendo la libertà di scelta in termini di modello, hardware e cloud. 

Quali sono i vantaggi di Red Hat AI Enterprise per le aziende?

Per rimanere competitive in un'economia incentrata sull'IA, le aziende devono andare oltre la sperimentazione e stabilire un modello sostenibile per raggiungere obiettivi con l'IA. Grazie alla coerenza di una base hybrid cloud, Red Hat AI Enterprise affronta le tre principali sfide che i leader devono affrontare oggi: costi, complessità e controllo.

• Time-to-value accelerato: L'ambiente pronto all'uso della piattaforma consente ai team di sviluppare una sola volta e distribuire ovunque, senza dover riscrivere il codice. In questo modo, l'attenzione si sposta dalla gestione di un'infrastruttura complessa alla creazione di valore aziendale ad alto impatto.
• Maggiore efficienza operativa: la piattaforma semplifica i flussi di lavoro, dal commit del codice alla distribuzione dei modelli. L'allocazione intelligente delle risorse consente alle aziende di massimizzare il valore di infrastrutture costose, come le GPU, nei diversi ambienti, contribuendo alla gestione dei costi.
• Mitigazione del rischio e della governance: Questa soluzione, completamente supportata, fornisce le basi per la sovranità digitale, offrendo alle aziende il controllo totale sulla posizione dei dati e dei modelli. Un livello di gestione unificato per tutti gli ambienti garantisce la continuità operativa e semplifica la conformità ai severi requisiti normativi e di residenza.

Questo controllo architetturale consente alle aziende di mantenere la sovranità su dati e modelli sensibili all'interno di un determinato ambiente, colmando il divario tra i requisiti di sicurezza dei dati e la necessità di flessibilità del cloud. Anziché affidarsi esclusivamente a servizi esterni gestiti, le aziende possono adottare un approccio Model as a Service (MaaS) che si estende all'intero cloud ibrido. Questo consente al reparto IT di fungere da provider di IA interno e centralizzato, fornendo modelli curati tramite endpoint API sia nell'infrastruttura on premise che negli ambienti di cloud pubblico. In questo modo, le aziende possono scegliere l’ambiente più adatto ad ogni carico di lavoro, mantenendo il pieno controllo della proprietà intellettuale (IP) e delle strutture dei costi.

Quali sono i vantaggi tecnici?

Red Hat AI Enterprise offre una base per i carichi di lavoro di IA moderni agli ingegneri della piattaforma e dell’IA e agli sviluppatori di applicazioni.

• Gestione del ciclo di vita dell'IA: gestisci l'intero processo (dall'addestramento al fine tuning, fino alla distribuzione e al monitoraggio) dell'IA predittiva, generativa e agentica su un'unica piattaforma. Scopri di più sull'automazione del ciclo di vita dell'IA in questo articolo del blog.
• Inferenza ad alte prestazioni su larga scala: la piattaforma utilizza runtime ottimizzati come vLLM e il framework llm-d per il serving di modelli a bassa latenza e un throughput elevato. vLLM massimizza l'utilizzo della memoria e aumenta l'utilizzo della GPU, consentendo alle aziende di eseguire modelli con latenza notevolmente inferiore e un consumo di risorse ridotto. Scopri vLLM in questa demo.
• Innovazione dell'Agentic AI: Oltre ai semplici chatbot, Red Hat AI Enterprise offre un livello API standardizzato (Llama Stack) e supporta il Model Context Protocol (MCP) alla base della standard OpenAI Responses API. MCP funge da "traduttore" standardizzato tra modelli e strumenti esterni, liberando gli sviluppatori dalla necessità di creare integrazioni personalizzate per ogni sorgente di dati. Guarda la demo intitolata Agentic AI with Red Hat.
• Osservabilità integrata e monitoraggio delle prestazioni: ottieni una visibilità completa sull'intero ciclo di vita dell'IA con una suite di monitoraggio preconfigurata. La piattaforma fornisce informazioni in tempo reale sulle prestazioni, dall'utilizzo della GPU a livello di hardware alle metriche specifiche degli LLM, come la latenza a livello di token, abilitando modelli a bassa latenza e throughput elevato per gli ambienti cloud ibrido. Scopri perché l'osservabilità è importante per la tua azienda.
• IA affidabile e valutazione continua: gli strumenti integrati per il rilevamento delle discrepanze, il monitoraggio dei bias e la spiegazione dei modelli garantiscono l'affidabilità della produzione. Sono inclusi framework di valutazione come RAGAS per misurare e migliorare la qualità dei sistemi basati sulla retrieval augmented generation (RAG). Insieme, questi strumenti forniscono le basi tecniche necessarie per distribuire soluzioni di IA protette, trasparenti e tracciabili. Scopri di più: Come affrontare i rischi dell'IA.

Eccellenza nelle attività di manutenzione

Il vero punto di forza di questa piattaforma risiede nelle sue funzionalità di manutenzione. Mentre altre piattaforme si concentrano solo sulla configurazione iniziale, noi forniamo strumenti per migliorare la stabilità della produzione nel lungo periodo.

• Ridimensionamento dinamico delle risorse: regolazione automatica delle risorse di calcolo e GPU in base alle richieste dei carichi di lavoro, per ottimizzare prestazioni e costi.
• Monitoraggio integrato: le dashboard di facile implementazione tengono traccia dell'integrità dell'acceleratore hardware e delle prestazioni del modello (come latenza e drift) per mantenere la massima affidabilità.
• Sicurezza unificata: la sicurezza avanzata dei container e il controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) proteggono gli endpoint sensibili dagli utenti non autorizzati.
• Manutenzione senza tempi di inattività: gli aggiornamenti continui della piattaforma mantengono aggiornato e protetto le tecnologie di IA, senza interrompere i servizi di inferenza attivi.

Il futuro dell'IA aziendale

Red Hat AI Enterprise è molto più di una semplice raccolta di strumenti: è una base strategica per l'era dell'IA. Colmando il divario tra gli ambienti di test e produzione, aiuta le aziende a innovare più rapidamente, mantenendo il livello di sicurezza e il controllo richiesti dalle aziende moderne. Che tu stia creando agenti autonomi o ottimizzando LLM privati, Red Hat AI Enterprise contribuisce a rendere la tua strategia di IA più sostenibile, scalabile e sovrana.

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