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アドオン製品

Red Hat OpenShift Data Science

Red Hat® OpenShift® Data Science は、インテリジェント・アプリケーションに携わるデータサイエンティストおよび開発者向けのマネージド・クラウドサービスです。フルサポート付きのサンドボックスを備えており、プロダクションにデプロイする前に、パブリッククラウドで機械学習 (ML) モデルを迅速に開発、トレーニング、テストすることができます。

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データサイエンスを加速する

Red Hat OpenShift Data Science は、Red Hat OpenShift DedicatedRed Hat OpenShift Service on AWS でフルマネージド型のクラウドサービス環境を提供することにより、重要なビジネス上の課題の解決を支援します。 

Red Hat OpenShift Data Science は、オープンソースのアプリケーションを商用のパートナー・テクノロジーと統合することで、人工知能/機械学習 (AI/ML) モデルの迅速な構築とデプロイを可能にします。

Red Hat OpenShift Data Science に組み込まれている ML モデルは他のプラットフォームへの移植が容易で、プロダクション、コンテナ、ハイブリッドクラウドにデプロイできます。

OpenShift Data Science では次のことが可能です。

  • 基盤となるインフラストラクチャを問わず、Jupyter Notebook、TensorFlow、PyTorch、NVIDIA® GPU サポートを使って実験モデルを迅速に構築する 
  • ハイブリッドクラウド環境とエッジ環境で一貫して、コンテナ対応形式のモデルをプロダクションにエクスポートする
  • Red Hat Marketplace を通じて 30 を超える主要な AI/ML パートナー製品から選択し、ニーズに合わせたプラットフォームを構築する
  • Open Innovation Labs など、Red Hat のコンサルティングサービスを活用して、ハイブリッドクラウド全体で AI/ML プロジェクトを加速するためのベストプラクティスを開発する

特長とメリット

フルマネージド型の効率的なクラウドサービス

この AI/ML アドオンサービスを Red Hat OpenShift Dedicated や Red Hat OpenShift Services for AWS で使用すると、データサイエンスチームはより迅速にプロジェクトを開始することができます。独自の Kubernetes インフラストラクチャの立ち上げや管理を行うのではなく、インテリジェント・アプリケーションのデプロイや開発したモデルの統合に専念できます。さらに、モデルのデプロイと保守を単純化するインテリジェント・アプリケーションに組み込まれた、セキュリティやオペレーターのライフサイクル統合などのメリットを享受できます。

テスト済み、サポート付きの AI/ML ツール

主要なオープンソースツールの迅速な更新とサポートを得られます。JupyterHub、TensorFlow、PyTorch などの一般的な AI/ML ツールと Red Hat OpenShift クラウドサービスの Source-to-Image フレームワークは、Red Hat が追跡、統合、テスト、サポートを行うため、組織の担当者やデータサイエンティストはそれらの作業を行う必要がありません。OpenShift Data Science は、30 以上の AI/ML オープンソース・テクノロジーを取り入れており、Red Hat の最高技術責任者による Open Data Hub コミュニティプロジェクトでの 4 年にわたる支援から生まれました。

テクノロジーパートナーを選ぶ

中核となる Red Hat OpenShift Data Science プラットフォームは、Red Hat OpenShift Streams for Apache Kafka のような Red Hat の他の統合サービスを使用する、または、Red Hat Marketplace を通じて Starburst、Anaconda、IBM、Seldon などの主要な AI/MLソフトウェアのテクノロジーパートナーを使用することで拡張できます。

すばやく開始し、迅速に拡張する

データサイエンティストは、NVIDIA および CUDA ランタイムと統合された GPU サポートなど、迅速な開始と拡張を可能にする追加のリソースを得られます。

ベストプラクティスを開発する

Red Hat の AI/ML Open Innovation Lab のコンサルティングサービスを通じて、運用担当者とデータサイエンティストという本質的に異なるチームを統合できます。すでに実証済みの Red Hat の手法を通じて DevOpsと MLOps を使用することで、ベストプラクティスについて学び、独自のサンプル ML パイプラインプロジェクトを構築できます。

ユースケース

サービスとしての Jupyter Notebook (Jupyter Notebooks-as-a-service) を介したコラボレーション

マネージド・クラウドサービスを利用し、JupyterHub を使用して実験的なモデルを構築できます。Red Hat OpenShift Data Science は、JupyterLab、TensorFlow、PyTorch の変更を追跡し、それらをすばやくサービスに統合して、イノベーションの迅速化を可能にします。

Red Hat OpenShift を使用した AI/ML の運用

Red Hat は Kubernetes のエキスパートであり、データサイエンス・プロジェクトをハイブリッドクラウド環境向けのインテリジェント・アプリケーションに容易に統合できるよう支援します。

Red Hat の AI/ML パートナーエコシステムとの統合を可能にする

Red Hat OpenShift Data Science は、オープンソースツールを Red Hat の AI/ML パートナーエコシステムと統合することで、プロジェクト開発を加速させ、プラットフォーム機能を強化します。Red Hat のハイブリッドクラウド・アプローチを使用すると、クラウドプロバイダーのロックインを排除し、ベンダーロックインを最小限に抑えることができます。

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