Red Hat OpenShift AI

Red Hat® OpenShift® AI は、オープンな重み付けモデルと自律型エージェントを大規模にデプロイするための柔軟なハイブリッドクラウド・プラットフォームです。

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Red Hat OpenShift AI のデモを見る(動画の再生時間：5:59)

Red Hat OpenShift AI とは

Red Hat OpenShift AI は、包括的な MLOps、GenAIOps、AgentOps 機能を組み合わせて、エージェント型 AI アプリケーションのプロダクションへのデプロイを加速します。

PyTorch、Kubeflow、MLflow、vLLM などのオープンソースツールを使用することで、AI モデルやアプリケーションの大規模な実験、提供、展開を行うことができます。

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メリット

効率性

事前構築済みまたはカスタマイズ済みのクラスタイメージにアクセスし、好みのフレームワークを使用できます。Red Hat によるテストと検証を経た AI ツールを利用することで、重要な業務に専念できます。

制御性

コスト、データプライバシー、エージェントのライフサイクルを確実に管理し、安定した MLOps 基盤を構築できます。Red Hat OpenShift AI 向けに検証済みで最適化された、プロダクション対応のサードパーティ製モデルで可視性を向上させます。

柔軟性

単一の AI アプリケーション・プラットフォーム上でデータサイエンティスト、AI エンジニア、開発者と連携し、オンプレミス、エッジ、あるいはオフライン環境など、ハイブリッドクラウド全体にモデルをデプロイできます。

AI の安全性とセキュリティ

迅速にスケーリングを行う場合、セキュリティの脅威によって速度が低下するようなことがあってはなりません。Red Hat OpenShift AI を使用すれば、スケーリングしながら可視性を高めることができます。

公平性と安全性を維持するために、有害な、偏りのある、またはトピックから外れている入出力をフィルタリングします。リアルタイムの NeMo ガードレールなどのツールでモデルを悪意のある攻撃者から保護し、敵対的脆弱性スキャンを使用してハルシネーションやバイアスを防ぎます。

生成 AI モデルを保護する方法をご覧ください(動画の再生時間：10:02)

製品のハイライト

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特長	詳細	メリット
エージェント型 AI	MLflow を使用して、エージェント型 AI の AgentOps を実装します。	モデルとツールのエンドツーエンドのトレーサビリティを確保します。
vLLM	vLLM は、GPU リソースを効率的に使用して、生成 AI 推論のコスト管理を支援します。	トークンあたりのコストを抑え、大規模環境でも安定したレイテンシーを維持しながら、AI 推論を高速化します。
MCP サーバー	モデルコンテキストプロトコル (MCP) サーバーは、外部ツールのアクセスを能動的に制御・変換します。	これにより、アクセス管理とセキュリティが確保され、エージェント型ワークフローが効率化されます。
プライベート AI	プライベート AI は、オンプレミスモードとオフラインモードをサポートします。	AI 用のレイヤーでデジタル主権戦略を強化できます。
Models-as-a-Service	MaaS は、IT をトークンコンシューマーから内部プロバイダーに転換します。	開発者管理型のセルフサービスアクセスで、高性能なモデルを利用できるようになります。
llm-d	llm-d は、オープンソース・フレームワークにおいて、複雑な LLM を大規模に最適化するための明るい道筋を提供します。	任意の Kubernetes ディストリビューションで稼働する AI インフラストラクチャをさらに活用できます。
AI hub	AI hub は、サードパーティのモデル検証から得られたパフォーマンスに関する知見を提供します。	LLM などの信頼できる基礎的な AI 資産を一元管理できます。
gen AI studio	gen AI studio は、モデルを実際に操作できる環境を提供します。	プレイグラウンドを通じて生成 AI アプリケーションのラピッドプロトタイピングを行えます。