Red Hat AI Enterprise

Controllo sulla personalizzazione dei modelli

Creare, ottimizzare e gestire flussi di lavoro per applicazioni di IA generativa, IA predittiva e Agentic AI. 

Gestione dell'intero ciclo di vita dei modelli

Adotta strumenti e framework di sviluppo che già conosci su un'unica piattaforma centralizzata basata su Kubernetes.

Ridurre la complessità e aumentare l'efficienza dalla fase di sviluppo a quella di deployment.

Scalabilità semplificata

Rispondi alle esigenze dei modelli fondativi e dell'IA generativa eseguendo il deployment con vLLM e llm-d.

Model serving a bassa latenza e throughput elevato, con scalabilità intelligente.

Accesso a catalogo e registro centralizzati

Sperimenta con modelli convalidati e ottimizzati, server Model Context Protocol (MCP) e agenti IA.

Semplificare la ricerca e valutare le opzioni per individuare la soluzione più adatta al proprio scenario di utilizzo. 

Adozione di protezioni per l'IA

Mantieni sotto controllo i modelli con il monitoraggio delle prestazioni e il rilevamento del drift di dati e concetti.

Garantire correttezza, trasparenza e affidabilità di modelli e output nei deployment in contesti reali.

Ottimizzazione dell'allocazione delle risorse

Esegui i modelli su diverse piattaforme GPU e ambienti di cloud ibrido. 

Ridurre i costi operativi grazie a un utilizzo efficiente della GPU e a deployment più rapidi.