Red Hat AI で AI を拡張する

MaaS は、事前トレーニング済みのモデルとカスタムモデルへのアクセスを提供します。これによってプラットフォームエンジニアは、API キー、使用方法、およびアクセスポリシーを制御しながら、モデルへの統制されたセルフサービスアクセスを提供できるようになります。

コンプライアンスを認識したインフラストラクチャで主権をサポートします。つまり、モデルを最初から最後まで確認、検証、制御できるため、モデルを信頼することができます。

インテリジェントなワークロード・スケジューリングで GPU の不足を克服します。プロアクティブな自動スケーリング、優先順位に基づくアクセス、およびクォータの適用により、チーム間での公平なアクセス共有が実現し、リソースが使われずに無駄になることを防止します。

統合された MLOps、GenAIOps、および AgentOps ツールは、モデルとエージェント型ワークフローを一貫して運用するために必要な自動化されたパイプライン、中央レジストリ、可観測性を提供します。 

数十年にわたる Kubernetes セキュリティの専門知識に基づき、AI の信頼性向上のために階層的なアプローチを採用し、AI ガードレール、MLflow エージェントのトレーサビリティ、エアギャップ環境下でのデプロイメントのサポートを付加しています。

AI アセットを一元的に管理、探索できます。Red Hat のモデルレジストリにアクセスし、厳選された検証済みモデルのエコシステムを閲覧し、特定のユースケースに適したモデルとツールを評価できます。