Red Hat ブログ テクノロジーの複雑さを乗り越えるための専門家の洞察

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llm-d と vLLM の解説：本番環境への道

2025 年 12 月 1 日

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Christopher Nuland, Carlos Condado

vLLM と llm-d がどのように連携して、効率的でスケーラブルな大規模言語モデル (LLM) 推論を実現するかを解説します。分離スケーリング、エキスパート並列スケジューリング、KV キャッシュを考慮したルーティングの利点をご確認ください。

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一貫した AI プラットフォームの構築：カスタマイズとエンタープライズデータの融合

2025 年 11 月 18 日

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Robbie Jerrom, Frank La Vigne

AI ソリューションを既存のビジネスプロセスと整合させ、AI のガバナンスとコンプライアンスの要件を満たし、測定可能なビジネス価値をもたらす、一貫した AI プラットフォームの構築方法を学びます。モデルの動作のカスタマイズにおけるプロンプトエンジニアリング、ファインチューニング、検索拡張生成（RAG）の役割を確認します。Red Hat OpenShift AI と Red Hat AI Inference Server を使用してスケーラブルな基盤を実現しましょう。

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Red Hat OpenShift 4.20：仮想化と AI のイノベーションを加速

2025 年 11 月 11 日

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Ju Lim, Subin Modeel

LeaderWorkerSet、Gateway API 推論拡張機能、ランタイム OCI イメージ・ボリューム・ソースなど、Red Hat OpenShift 4.20 の最新のイノベーションと主要な拡張機能をご覧ください。独自の (bring-your-own) の外部 ID プロバイダー、Zero Trust Workload Identity Manager、ユーザー名前空間、External Secrets Operator for Red Hat OpenShift、BGP サポートなどのコア機能を強化入しています。Red Hat OpenShift AI 3 などによる仮想化と AI ルーティングにおける進展をご確認ください。

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大規模 AI 向け GPU-as-a-Service：Red Hat OpenShift AI を活用した実用的な戦略

2025 年 11 月 10 日

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Ana Biazetti, Lindani Phiri

アイドル状態の GPU による予算の無駄をストップしましょう。AI ワークロードについての動的割り当て、マルチテナンシー、効果的な自動スケーリングの実装方法について説明します。