開始するための要件
よくある質問 (FAQ)
トライアル版とは何ですか。Red Hat 製品のトライアル版が従来のライセンスソフトウェアのトライアル版と異なる点はどこですか。
Red Hat® 製品のトライアル版では、Red Hat サブスクリプションが提供するすべてのメリットを享受できます。Red Hat 製品のトライアル版に含まれるのは、最新のコードへのアクセスだけではありません。ソフトウェアの全バージョンと、パッチやその他のソフトウェアアップデート、そして受賞歴のある Red Hat カスタマーポータルへのアクセスがそれぞれ含まれます。
セールス支援型製品トライアルとセルフサービス型製品トライアルの違いは何ですか。
セールス支援型製品トライアルとは、Red Hat の営業チームが新規または既存のお客様に代わってリクエストするものです。
セルフサービス型製品トライアルは、お客様が Red Hat 製品トライアルセンターから直接有効化します。
製品トライアルについて詳しくは、セールス支援型、セルフサービス型ともに Red Hat セールスにお問い合わせください。
トライアルは誰を対象としていますか。
どなたでも製品トライアルをご利用いただけます。ただし、トライアルをご利用いただくためには、他の製品のサブスクリプション、管理者アクセス、またはその他の前提条件が必要な場合もあります。トライアルの具体的な要件についてメインオファーページをご覧いただくか、製品の詳細について Red Hat セールス担当者にお問い合わせください。
プロダクション環境でトライアル版のソフトウェアを実行することはできますか。
トライアル版はプロダクション環境向けではありません。プロダクション環境でトライアル版を使用することは、トライアル版の利用規約に違反します。
Red Hat 製品のトライアル版にはサポートが含まれますか。サポートが含まれるかどうかはどうすれば確認できますか。
製品によって、一定レベルのサポートが含まれる場合と、セルフサポート (サポート対象外) となる場合があります。トライアル版のサポートレベルを確認する方法はいくつかあります。
- トライアル版の名前 (60 日間の Ansible Automation Platform 製品トライアル、セルフサポート型など)。これは、トライアル版が開始されるときに送られるウェルカムメールに記載されています。
- Red Hat カスタマーポータルのサブスクリプションページで確認する。
- [My Trials] ページで製品名にカーソルを合わせて確認する。
- 営業またはカスタマーサービスに連絡する。
セルフサポートのトライアル版をご利用の場合は、製品マニュアルと膨大な Red Hat ナレッジベースにアクセスできます。
セールス支援型トライアルや、営業活動の一環として提供されるトライアルがある場合、サポートレベルはさまざまです。
製品トライアルにはどのようにアクセスできますか。
製品トライアルのサブスクリプションが有効になると製品にアクセスできます。最新バージョンをダウンロードすることも、クラウド経由でアクセスすることもあります。トライアルサクセスページ ([トライアルを開始する] をクリックした後に開くページで、受信した確認メールからもアクセスできます)、または [My Trials] ページの製品名の横にある [Explore now] リンクをクリックすると製品にアクセスする手順が表示されます。
トライアル版の期間はどのくらいですか。
ほとんどのトライアル版の期間は 60 日ですが、お客様のニーズに応じて Red Hat の営業もしくはカスタマーサービスが別途設定する場合もあります。
セールス支援型トライアルの期間はそれぞれ異なります。トライアル期間を確認するには、[My Trials] ページをご覧ください。
このプログラムで試用できるテクノロジーにはどんなものがありますか。
ほぼすべての Red Hat テクノロジーを試用できます。利用可能なトライアル版の一覧は、Red Hat 製品トライアルセンターで確認できます。試用したい製品が一覧に記載されていない場合は、Red Hat のセールスチームに連絡してください。
一部のトライアル版を使用する際に営業担当者への連絡が必要になるのはなぜですか。
以下の場合は、営業担当者に連絡する必要があります。
- 複数のトライアル版が必要な場合。
- 現在ご使用中の製品の試用期間を延長したい場合。
- トライアル版が Web 経由で提供されていない製品の場合。
- バンドル SKU の一部として複数のトライアル版が必要な場合。
- トライアル版を有効にする前に追加の承認が必要な製品の場合。
これらのテクノロジーを試用するには、Red Hat 営業チームに連絡してください。
有効期限が切れた後にトライアル版を更新することはできますか。
指定された期間で各製品に許可されるトライアル版の数には上限があります。トライアル版を延長したい場合や、他のトライアル版も必要な場合は、Red Hat 営業チームに連絡してください。
トライアル版の有効期限が切れた後もトライアル版ソフトウェアを使用したい場合や、プロダクション環境でそのソフトウェアを使用したい場合には、どんな選択肢がありますか。
- サブスクリプションを購入する。
- 有効期限後の猶予期間が終了した後にトライアル版を更新する。
- Red Hat のセールスチームに連絡して、トライアル版を早期に更新できるかどうか、または、同様の製品トライアルがあるかどうかを確認する。
開始するための要件
以下のオプションの 1 つを選択します。
次のステップ
Linux を使用している場合：
- Red Hat AI Inference をインストールする
- インストール手順に従います。Red Hat AI Inference をインストールするには、コンテナツールと GPU ドライバーを使用して Linux 環境を準備し、サーバー・コンテナイメージを取得して実行します。
- GPU アーキテクチャの最新のイメージを入手するには、エコシステムカタログにアクセスしてください。
- サードパーティの検証済みおよび最適化済みモデルのリポジトリを活用する
- AI Inference をインストールしたら、最適化されたモデルのリポジトリから、お好みのモデルの圧縮バージョンを取得します。
- Red Hat では、Llama、Granite、Mistral の使用を推奨していますが、
- 任意のオープンソースモデルやカスタマイズされたモデルを持ち込み、それを LLM Compressor を使って最適化することもできます。
エージェント型アプリケーションのサンプルを試す
GitHub でデモにアクセスし、以下の情報を確認してください。
- AWS EC2：最適なパフォーマンスを実現するために g5.4xlarge を推奨
- GPU：g5.4xlarge に含まれる NVIDIA A10G (24GB VRAM)
- vCPU：16 コア
- RAM：64GB
- ストレージ：200GB 以上の EBS ボリュームを推奨
- ネットワーク：強化されたネットワークを有効化
- モデルのパフォーマンスを測定する
- GuideLLM (Red Hat 主導のオープンソース・プロジェクト) を使用して、LLM デプロイメントの実際の負荷をシミュレートし、さまざまなユーザー条件下でスループット、レイテンシー、最初のトークンまでの時間などの運用メトリクスをベンチマークします。
- llm-eval フレームワークを使用して、特定のメトリクスに対する LLM の品質と能力を体系的に評価します。
- Red Hat AI Inference を使用して LLM をデプロイし、効率的に処理できるようにします。
- 最初のベースラインモデルに対して、最適化された LLM の測定されたパフォーマンス指標を直接、定量的に比較します。
Kubernetes を使用している場合：
- Red Hat AI Inference を使い始める
大規模言語モデルを大規模に提供するための Kubernetes ネイティブなフレームワークである llm-d を使用した分散推論についてご確認ください。 - サードパーティの検証済みおよび最適化済みモデルのリポジトリを活用する
- AI Inference をインストールしたら、最適化されたモデルのリポジトリから、お好みのモデルの圧縮バージョンを取得します。
- Red Hat では、Llama、Granite、Mistral の使用を推奨していますが、
- 任意のオープンソースモデルやカスタマイズされたモデルを持ち込み、それを LLM Compressor を使って最適化することもできます。
- エージェント型アプリケーションのサンプルを試す
GitHub でデモにアクセスし、以下の情報を確認してください。- llm-d による分散推論をデプロイするための Kubernetes ベースのプラットフォーム
- llm-d は単一ノードまたはノードのクラスタ全体にデプロイ可能
- 推奨仕様：
- GPU：NVIDIA A10G ×3 (GPU ごとに 24GB VRAM)
- vCPU：48 コア (またはノードあたり 16 コア)
- CPU RAM：128GB (またはノードあたり 48 コア)
- ストレージ：モデルストレージには 100 GB 以上の EBS ボリュームを推奨
- ネットワーク：強化されたネットワークを有効化
- 注： Red Hat Inference は、CoreWeave Kubernetes Service、Azure Kubernetes Services、Red Hat OpenShift など、複数の Kubernetes ディストリビューションで実行できるように設計されています。
- モデルのパフォーマンスを測定する
- GuideLLM (Red Hat 主導のオープンソース・プロジェクト) を使用して、LLM デプロイメントの実際の負荷をシミュレートし、さまざまなユーザー条件下でスループット、レイテンシー、最初のトークンまでの時間などの運用メトリクスをベンチマークします。
- llm-eval フレームワークを使用して、特定のメトリクスに対する LLM の品質と能力を体系的に評価します。
- Red Hat AI Inference を使用して LLM をデプロイし、効率的に処理できるようにします。
- 最初のベースラインモデルに対して、最適化された LLM の測定されたパフォーマンス指標を直接、定量的に比較します。
サポートが必要な場合
製品トライアルに関してご質問がある場合は、サポートチーム (888-RED-HAT-1 または 919-754-3700) にお問い合わせになり、カスタマーサービスのメニューをお選びください。
購入する
サブスクリプションの価値について詳細をお読みになり、Red Hat AI Inference のフルサポートバージョンに今すぐアップグレードしましょう。
セールスチーム
Red Hat のエキスパートが、お客様のニーズに合わせて Red Hat AI Inference の最適なオプションを選択するお手伝いをします。
役立つリソース
製品トライアルを最大限に活用するには、次のリソースをご参照ください。
vLLM は、PagedAttention などのイノベーションを活用してスピードと効率を向上させ、大規模言語モデル (LLM) の推論とサービスを高速化および最適化します。その方法をご覧ください。
Granite Speech や Whisper など、さまざまな音声言語モデルにおいて、vLLM を使用してオフライン推論を実行する方法を紹介します。適切なプロンプトフォーマットについても触れます。
GuideLLM を使用して、実際の推論条件で LLM のデプロイメントを評価する方法を紹介します。
トライアルおよび Red Hat 製品についてご質問がある場合、または開始するにあたってサポートが必要な場合のために、インストールに関するアドバイス、トリアージ、トラブルシューティングのサポートを提供しています。