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ログアウトRed Hat OpenShift Data Science
Red Hat OpenShift Data Science とは
Red Hat® OpenShift® Data Science は、IT 運用チームがインテリジェント・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に起動できるマネージド・クラウドサービスです。フルサポート付きの環境を備えており、本番環境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。
データサイエンスを加速する
Red Hat OpenShift Data Science は、Red Hat OpenShift Service on AWS や Red Hat OpenShift Dedicated でフルマネージド型のクラウドサービス環境を提供します。
Red Hat OpenShift Data Science は、オープンソースのツールを商用のパートナー・アプリケーションと統合することで、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、オンプレミス、エッジ、パブリッククラウドなどの本番環境やコンテナでデプロイできます。
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 サポートを使って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本番環境にデプロイする
- わずかな労力でスケールアップとスケールダウンが可能な使いやすいプラットフォームを提供する
- 30 を超える主要な AI/ML パートナーのサービスから選択する
- Open Innovation Labs などの Red Hat のコンサルティングサービスを使用して、機械学習ワークロードを大規模にデプロイして運用するための MLOps のベストプラクティスを開発する
特長とメリット
AI インフラストラクチャの管理に費やす時間を短縮
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。Jupyter、TensorFlow、PyTorch などの一般的な AI/ML ツールと Red Hat OpenShift クラウドサービスで提供されるモデルは、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、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長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使用して機能を拡張する
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、Starburst、Anaconda、IBM、Pachyderm 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
データ担当者は、ハードウェアをプロビジョニングしなくても、環境に合わせてクラスタのサイズを簡単に選択できます。より困難な ML ワークロード向けには、NVIDIA および Intel のハードウェア・アクセラレーション・イメージを簡単に選択できます。また、組織が選択したライブラリとパッケージを使用して Jupyter Notebook のカスタムイメージを作成することが可能であり、IT 運用の制御が維持されるとともに、データサイエンティストには柔軟性がもたらされます。
ベストプラクティスを開発する
Red Hat の AI/ML 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。部門間のコラボレーションを強化し、単一のプラットフォームを使用することで保守が単純化されます。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 ML パイプラインプロジェクトを構築できます。
機能
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、Jupyter Notebook を使用してモデルを構築できます。Red Hat OpenShift Data Science は、Jupyter、TensorFlow、PyTorch、その他のオープンソース AI テクノロジーの変更を追跡し、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。IT 運用チームには、運用効率を向上させるためのモデル提供機能の拡張など、管理が容易な ML プラットフォームを利用できるというメリットがあります。
Red Hat の AI/ML パートナーエコシステムによるイノベーション
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。
