Cos'è l'IA
Con intelligenza artificiale (IA), in inglese Artificial Intelligence, si intende un insieme di algoritmi statistici e processi informatici che simulano e potenziano l'intelligenza umana.
Red Hat AI Enterprise
Una piattaforma di IA integrata per creare ed eseguire modelli, agenti e applicazioni in modo efficiente e conveniente su qualsiasi infrastruttura.
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Che cos'è vLLM?
vLLM è una raccolta di codice open source che rende più efficienti i calcoli eseguiti dai modelli linguistici.
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Cos'è l'agentic AI?
L'Agentic AI è un software progettato per interagire con dati e strumenti in modo tale da richiedere il minimo intervento da parte dell'utente.
Press Release
Red Hat Unites Builders and Operators on the Agentic Future with Major Advancements to Red Hat AI
Red Hat announces Red Hat AI 3.4
Nozioni di base sull'IA
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Cos'è il machine learning?
Il machine learning è una tecnica che permette di addestrare i computer a individuare schemi, eseguire analisi predittive e imparare dall'esperienza, senza alcuna programmazione esplicita.
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Cos'è il deep learning?
Il deep learning è una tecnica di intelligenza artificiale (IA) che insegna ai computer a elaborare dati mediante algoritmi modellati a grandi linee sui processi di apprendimento del cervello umano.
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Cosa sono i modelli fondativi per l'IA?
Un modello fondativo è una particolare tipologia di modello di machine learning (ML) che viene addestrato per eseguire una specifica gamma di attività.
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Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?
Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model) è un tipo di intelligenza artificiale che utilizza tecniche di machine learning per comprendere e generare linguaggio umano.
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SLM e LLM a confronto: cosa sono i modelli linguistici di piccole dimensioni?
Un modello linguistico di piccole dimensioni (SLM) è una versione ridotta di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) che dispone di conoscenze più specializzate, è più veloce da personalizzare e più efficiente da eseguire.
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Cos'è l'inferenza dell’IA?
L'inferenza dell’IA è il momento in cui un modello di IA fornisce una risposta basata sui dati. È l'ultimo passaggio di un complesso processo tecnologico di machine learning.
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Cos'è PyTorch?
PyTorch è una libreria software open source che consente agli sviluppatori di combinare diversi componenti di codice per creare un'IA capace di riconoscere gli schemi presenti nei dati.
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Cos'è l'infrastruttura di IA?
L'infrastruttura di intelligenza artificiale (IA) combina le tecnologie di artificial intelligence e machine learning (AI/ML) per sviluppare e distribuire soluzioni affidabili e scalabili per i dati.
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Cos'è una piattaforma di IA?
Una piattaforma di IA è una raccolta integrata di tecnologie utili per sviluppare, addestrare ed eseguire i modelli di machine learning.
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Cos'è MLflow?
MLflow è uno strumento che aiuta gli sviluppatori a organizzare i progetti di machine learning (ML) e IA, dalle prime fasi della sperimentazione al deployment in tempo reale.
Tipi di IA
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Cos'è l'IA generativa?
L'IA generativa è un tipo di IA che crea nuovi contenuti sfruttando modelli di deep learning addestrati su grandi set di dati.
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IA predittiva e IA generativa a confronto
L'IA generativa e l'IA predittiva presentano notevoli differenze e hanno applicazioni diverse. Con l'evoluzione dell'IA, distinguere tra queste due tipologie è necessario per capire le loro funzionalità.
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Cos'è l'agentic AI?
L'Agentic AI è un software progettato per interagire con dati e strumenti in modo tale da richiedere il minimo intervento da parte dell'utente.
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Agentic AI e IA generativa a confronto
Agentic AI e IA generativa: scopri come funzionano, quali sono i rispettivi punti di forza specifici e come possono interagire tra loro per fornire soluzioni più intelligenti.
Ottimizzazioni dei modelli
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Cos'è la Mixture of Experts (MoE)?
La Mixture of Experts (MoE) è una tecnica di architettura dei modelli che accelera l'inferenza IA instradando le attività alla parte più adatta del modello.
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Cos'è la retrieval augmented generation?
La retrieval augmented generation (RAG) è una tecnica di intelligenza artificiale che collega un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) con nuove risorse esterne per migliorare l'accuratezza dell'output fornito dal modello di IA generativa.
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RAG e fine tuning
RAG e fine tuning hanno entrambi l'obiettivo di migliorare gli LLM, ma per farlo utilizzano metodi diversi. La RAG evita di alterare il modello, mentre il fine tuning richiede l'adeguamento dei parametri.
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Cos'è il fine tuning efficiente dal punto di vista dei parametri (PEFT)?
Il PEFT è un insieme di tecniche che modifica solo una parte dei parametri all'interno di un LLM per risparmiare risorse.
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Confronto tra LoRA e QLoRA
LoRA (Low-Rank Adaptation) e QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) sono due tecniche di addestramento dei modelli di IA.
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Cos'è InstructLab?
InstructLab semplifica il processo di personalizzazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni con dati privati.
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Che cos'è vLLM?
vLLM è una raccolta di codice open source che rende più efficienti i calcoli eseguiti dai modelli linguistici.
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Cos'è il Model Context Protocol (MCP)?
Scopri in che modo il Model Context Protocol (MCP) connette le applicazioni di IA a sorgenti di dati esterne, aiutandoti a creare flussi di lavoro più intelligenti.
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Cos'è l'approccio Model-as-a-Service?
Model-as-a-Service (MaaS) è un approccio alla distribuzione dei modelli di IA come risorse condivise, che consente agli utenti di un'organizzazione di accedere a tali modelli on demand.
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Cosa sono i modelli Granite?
I modelli Granite di IBM sono una serie di LLM creati per le applicazioni aziendali. I modelli Granite supportano gli scenari di utilizzo dell'IA generativa che utilizzano linguaggio e codice.
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MCP e API: qual è la differenza?
MCP e API a confronto: scopri in che modo ogni componente collega i sistemi e supporta i flussi di lavoro di IA e quale è più adatto alle esigenze della tua applicazione.
L'IA gestita in modo scalabile
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Cos'è Docling?
Docling è un progetto open source nonché uno strumento che converte i documenti in dati strutturati, utilizzabili dai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per l'elaborazione e l'apprendimento.
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Cos'è AgentOps?
Con AgentOps (Agent Operations) si intende un framework di strumenti volti a monitorare come lavora la "mente" dell'IA e come arriva a prendere certe decisioni in tempo reale.
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Cos'è l'IA sovrana?
Per "IA sovrana" si intende la titolarità della tecnologia di IA, il mantenimento dei dati all’interno della giurisdizione nazionale e la garanzia che i sistemi riflettano valori specifici e requisiti legali.
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Cos'è llm-d?
llm-d è un framework open source nativo di Kubernetes che accelera l'inferenza LLM distribuita in modo scalabile.
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Cos'è l'inferenza distribuita?
Con l'inferenza distribuita i modelli di IA elaborano i carichi di lavoro in modo più efficiente, suddividendo le attività di inferenza su un gruppo di dispositivi interconnessi.
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Cos'è l'IA per le aziende?
L'IA per le aziende è l'integrazione di strumenti di intelligenza artificiale (IA) e software di machine learning in operazioni e processi su larga scala. Oggi le aziende possono risolvere i problemi in poche settimane, anziché in anni.
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Intelligenza artificiale e edge computing
L'edge AI è la tecnologia di intelligenza artificiale applicata agli ambienti di edge computing.
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Cos'è MLOps?
Con MLOps (Machine Learning Operations per esteso) si intende un insieme di metodologie per i flussi di lavoro progettato per semplificare il processo di distribuzione e gestione dei modelli di machine learning (ML).
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Cosa si intende per LLMOps?
Con Large Language Model Operations (LLMOps) si intende un insieme di metodologie operative utilizzate per gestire i modelli linguistici di grandi dimensioni.
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Introduzione ad AIOps
AIOps è un'intelligenza artificiale per le operazioni IT con un approccio specifico all'automazione delle operazioni IT che si avvale del machine learning e di altre tecniche di IA avanzate.
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Cos'è la sicurezza dell'IA?
La sicurezza dell'IA difende le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale dagli attacchi dannosi che mirano a indebolirne i carichi di lavoro, manipolare i dati o sottrarre informazioni sensibili.
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Alla scoperta degli scenari di utilizzo dell'Agentic AI
Esplora gli scenari di utilizzo reali dell'Agentic AI e scopri come questi sistemi pianificano, prendono decisioni e agiscono in autonomia per affrontare le sfide aziendali.
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Cos'è l'IA per il settore sanitario?
Scopri i vantaggi e le sfide legate all'utilizzo dell'IA in ambito sanitario e il contributo di Red Hat al settore.
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L'IA per i servizi bancari
Le innovazioni successive nel campo dell'intelligenza artificiale (IA) e del machine learning (ML) per i servizi bancari contribuiranno in maniera inequivocabile a migliorare l'esperienza dei clienti e l'efficienza operativa.
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I vantaggi dell'IA per le telecomunicazioni con Red Hat
Scopri come soluzioni IT adeguate permettono al settore delle telecomunicazioni di sfruttare l'IA in modo efficiente e conveniente per superare le sfide più comuni.
Perché scegliere Red Hat AI?
Crea una base affidabile che supporti qualsiasi modello e qualsiasi agente su qualsiasi acceleratore hardware, nell'intero cloud ibrido. Red Hat AI offre alle organizzazioni la libertà di eseguire il deployment dove i loro requisiti di dati, conformità e costi lo richiedono.
Inferenza
Gestisci la complessità dei modelli con un'inferenza rapida ed efficiente basata su vLLM e il controllo per eseguire qualsiasi modello su qualsiasi acceleratore nel cloud ibrido.
Dati
Personalizza gli scenari di utilizzo dell'Agentic AI specifici del dominio con modelli connessi ai dati privati della tua organizzazione.
Agenti
Semplifica e accelera il percorso verso un'adozione efficace dell'Agentic AI con governance e controllo.
Piattaforma
Distribuisci soluzioni di IA resilienti e affidabili grazie a una base open source trasparente e alla scalabilità del cloud ibrido.
