Sfrutta il potenziale dell'IA generativa con Cloudera Data Platform e Red Hat OpenShift

In molti film di fantascienza accade che venga chiesto a un computer di risolvere un problema. Il computer risponde con voce calma per presentare le possibili soluzioni. Il team ascolta attentamente e continua la conversazione come se parlasse con un collega. Questa era fantascienza fino a poco tempo fa. Molti bambini sognavano di avere un computer che li aiutasse a navigare per territori inesplorati su un'astronave. Nel 2023 tutto questo non è più immaginazione: è diventato realtà. Proprio così. Stiamo parlando dell'introduzione e dell'adozione dell'intelligenza artificiale generativa (GenAI).

Questa tecnologia ha introdotto una nuova frontiera. GenAI non solo può aiutare a rispondere alle domande e presentare soluzioni, ma può anche creare poesie, dipinti e persino comporre musica.

In sostanza, la GenAI è il machine learning (ML) che coinvolge più insiemi di dati di grandi dimensioni per creare contenuti in modo autonomo. È abbinato a un Large Language Model (LLM) che utilizza il deep learning per eseguire diverse attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Utilizza un modello di apprendimento noto come trasformatore e un set di dati di grandi dimensioni, da cui il termine "large".

Negli scenari di fantascienza, la GenAI viene utilizzata nelle operazioni quotidiane. E se applicassimo questo esempio a scenari aziendali, in cui i membri dell'organizzazione possono utilizzare un modello per prendere decisioni importanti per la loro azienda? Ad esempio, per prevedere la disponibilità della catena di distribuzione allo scopo di consentire a una fabbrica di produrre un articolo o indicare la necessità di inventario a un determinato negozio al dettaglio per garantire la disponibilità ai clienti. Le possibilità sono infinite.

Questo articolo illustra alcune delle principali sfide che le organizzazioni devono affrontare durante il deployment dei carichi di lavoro GenAI e il modo in cui Cloudera e Red Hat collaborano per aiutare le organizzazioni a sfruttare al meglio i propri dati grazie alla governance e ad un approccio di sicurezza migliorato.

Comprendere le sfide e l'importanza dell'IA generativa privata

È innegabile che GenAI e LLM hanno il potere di trasformare il modo in cui le aziende operano e interagiscono con i clienti, ma non sono certo una soluzione definitiva. Le aziende che li utilizzano devono adottare procedure per mitigare i rischi e le sfide intrinseche ed valutare modi per affrontarli e creare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale più responsabili e affidabili.

La prima sfida associata all'adozione di GenAI da parte delle aziende è la privacy dei dati. Questa è una delle principali preoccupazioni di ogni organizzazione, ma la GenAI introduce un ulteriore livello di complessità dovuto a diversi fattori, tra cui:

1. l'enorme quantità di set di dati necessari per l'addestramento dei modelli;

2. i nuovi LLM di dati verranno generati come output.

Inoltre, i prompt potrebbero inserire inavvertitamente dati sensibili o riservati in un LLM, causando potenziali violazioni o l'esposizione dei dati stessi. Inoltre, i servizi GenAI ospitati su cloud pubblici possono rappresentare un rischio per le organizzazioni che archiviano ed elaborano dati riservati e sensibili, che potrebbero essere esposti durante una violazione della sicurezza o un accesso non autorizzato.

Per far fronte a questi rischi per la privacy dei dati, le organizzazioni stanno portando la GenAI nei cloud privati per evitare di trasferire i dati critici e sensibili a un servizio GenAI ospitato pubblicamente. In questo modo, le aziende possono riutilizzare i modelli di base all'interno dei loro cloud privati, mantenendo così la sicurezza e la gestione dei dati riservati.

Un'altra sfida è la limitazione contestuale degli LLM. Sebbene i servizi di IA disponibili al pubblico siano interessanti per le aziende, queste devono creare esperienze interattive sui dati proprietari nel giusto contesto, senza condividere i propri dati con servizi esterni. I potenti LLM possono coprire diverse tematiche, dai consigli sullo stile di vita alla progettazione delle architetture dei trasformatori. Tuttavia, le organizzazioni hanno esigenze molto più specifiche: hanno bisogno di risposte per il loro contesto aziendale.

L'implementazione di un nuovo progetto GenAI può richiedere un nuovo set di strumenti e competenze. Tuttavia, l'utilizzo di una piattaforma per l'analisi dei dati in esecuzione su una piattaforma di sviluppo efficiente consentirà alle aziende di accedere facilmente a una strategia e a un progetto GenAI. Utilizzando queste potenti piattaforme, le organizzazioni possono sfruttare le competenze e le conoscenze esistenti, accelerando i tempi di rilascio sul mercato.

Cloudera Data Platform su Red Hat OpenShift

Il cloud privato Cloudera Data Platform (CDP) offre efficienti carichi di lavoro di analisi, transazionali e di machine learning in una piattaforma dati ibrida basata su Kubernetes. Naturalmente, CDP Private Cloud Data Services viene eseguito su Red Hat OpenShift e utilizza molte delle funzionalità aggiuntive offerte da OpenShift.

Il deployment di CDP Private Cloud su OpenShift offre numerosi vantaggi al deployment complessivo, tra cui:

• Sicurezza migliorata: quando le applicazioni vengono distribuite o aggiornate, è fondamentale fornire controlli di sicurezza dinamici per mantenere garantire sicurezza all'azienda. OpenShift può applicare controlli di sicurezza alla catena di distribuzione del software, migliorando le funzionalità di sicurezza delle applicazioni senza ridurre la produttività degli sviluppatori. Red Hat OpenShift consente alle aziende di controllare, difendere ed estendere la propria piattaforma applicativa durante tutto il ciclo di vita.
• Governance e conformità: Red Hat Advanced Cluster Management for Kubernetes, incluso in Red Hat OpenShift Platform Plus, aiuta le organizzazioni a distribuire più rapidamente le applicazioni, gestire più cluster e applicare policy su più cluster, in modo scalabile. OpenShift offre funzionalità di sicurezza essenziali come controllo di accessi, di rete e registro aziendale con uno scanner integrato. Red Hat Advanced Cluster Security for Kubernetes offre funzionalità di sicurezza aggiuntive, tra cui il rilevamento delle minacce in fase di runtime, la gestione delle vulnerabilità dell'intero ciclo di vita e la profilazione dei rischi.
• Gestibilità e flessibilità: OpenShift semplifica il deployment e la gestione di un'infrastruttura ibrida, offrendo la flessibilità necessaria per eseguire un servizio autogestito o completamente gestito on premise o in ambienti cloud e ibridi. La tua organizzazione può anche utilizzare la spesa impegnata in AWS o Microsoft Azure per le soluzioni e i servizi Red Hat. Red Hat Advanced Cluster Management controlla i cluster e le applicazioni da un'unica console, con criteri di sicurezza integrati.
• Scalabilità: le applicazioni eseguite su OpenShift possono raggiungere migliaia di istanze su centinaia di nodi in pochi secondi. Sono inclusi build, deployment, scalabilità, gestione dell'integrità di container e applicazioni semplificati e automatizzati.

Red Hat e Cloudera offrono una soluzione ottimizzata per i carichi di lavoro di IA che aiuta le organizzazioni a gestire l'intero ciclo di vita dei dati con maggiori funzionalità di sicurezza, rendendo efficienti i dati e riducendo il time to value. CDP Private Cloud su Red Hat OpenShift offre servizi di dati containerizzati per data engineering, data warehouse e machine learning, consentendo alle aziende di ottenere informazioni più fruibili dai propri dati in un ambiente hybrid cloud ottimizzato per attività legate alla sicurezza.

La piattaforma ibrida di nuova generazione di CDP Private Cloud, combinata con gli strumenti di gestione di livello enterprise offerti da OpenShift, consente di eseguire il provisioning e la scalabilità dei carichi di lavoro analitici in modo più coerente e predispone risorse sufficienti per soddisfare la domanda, consentendo alle organizzazioni di:

• permettere a ciascun dipendente di ottenere valore dai dati attraverso un unico pannello intuitivo;
• creare ambienti personalizzati di livello enterprise e mantenere il controllo dell'intero ciclo di vita dei dati, sfruttando al contempo i vantaggi in termini di costi di un ambiente cloud privato on premise;
• distribuire servizi di dati scalabili con la flessibilità necessaria per spostare i dati su qualsiasi piattaforma, inclusi gli ambienti ibridi, senza vincoli di vendor lock-in;
• offrire un'esperienza più coerente a professionisti dei dati e sviluppatori con un ambiente moderno.

Con Cloudera e Red Hat, le aziende possono creare le proprie applicazioni di IA basate su un LLM open source a loro scelta con i propri dati, il tutto ospitato internamente all'azienda. In questo modo gli sviluppatori e le linee di business, non solo i data scientist e i team ML, possono davvero utilizzare l'IA in modo democratico mantenendo livelli di sicurezza, governance, conformità e gestibilità migliorati su un'unica piattaforma. Ti invitiamo a scoprire di più su ciò che Cloudera e Red Hat possono offrire consultando questo caso cliente. Scopri di più su Cloudera Data Platform su Red Hat OpenShift visitando questa pagina.