Red Hat AI의 생성형 AI 활용 사례

Red Hat AI를 통해 엔터프라이즈급 오픈소스 Granite 모델을 활용하여 AI 배포 및 운영의 효율성을 높일 수 있습니다. 이 소형 언어 모델은 요구 사항에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 비용이 적게 들고 효율성이 높으며 추론에 최적화되어 있습니다. 또한 Red Hat의 Open Source Assurance 프로그램도 적용됩니다. 

LLM compressor 알고리즘을 적용해 하드웨어 비용을 추가로 절감하고 원하는 하드웨어 가속기에서 실행하세요. 

vLLM과 같은 기술을 사용하여 GPU 성능을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 하드웨어 비용을 절감하고 토큰 생성 속도를 개선하여 실시간 애플리케이션에서 응답 속도를 향상할 수 있습니다.

Red Hat AI는 접근성을 고려한 설계를 통해 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 애플리케이션 개발자, DevOps 팀에 일관된 사용자 경험을 제공합니다. 따라서 더 효율적으로 협업하고, 오류를 줄이고, 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다. 

Red Hat AI를 통해 InstructLab 조정 툴을 사용할 수 있습니다. 모든 직원이 이 툴을 사용하여 대규모 언어 모델(LLM)에 기여할 수 있습니다. 

검색 증강 생성(RAG)을 통해 LLM을 사용자 정의할 수도 있습니다. Red Hat AI는 데이터 수집, 임베딩, 모델 평가와 같은 기능을 제공하여 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 응답을 생성할 수 있도록 합니다.

Red Hat AI는 사용자가 온프레미스, 퍼블릭 클라우드, 엣지 등 모델과 생성형 AI 애플리케이션의 학습, 튜닝, 배포 및 실행 위치를 유연하게 선택할 수 있도록 합니다. 원하는 환경 안에서 생성형 AI 모델을 관리함으로써 액세스를 관리하고, 컴플라이언스 모니터링을 자동화하고, 데이터 보안을 향상할 수 있습니다. 

vLLM은 여러 GPU에 처리 작업을 분할하여 생성형 AI 애플리케이션을 유연하게 배포할 수 있도록 지원합니다. 이렇게 하면 데이터를 수신, 처리, 전송하는 노드 간에 서비스가 분산되어 컴퓨팅 리소스를 더욱 효율적으로 사용할 수 있습니다. 

Red Hat AI는 연결되지 않은 환경과 에어 갭 환경도 지원하므로 가장 민감한 데이터를 안전하게 보호할 수 있습니다.

Red Hat 엔지니어링 팀은 고객의 원활한 Red Hat AI 플랫폼 사용을 돕기 위해 최선을 다합니다. 운영 체제에서 개별 툴까지 Red Hat은 조직이 AI 전략을 발전시키는 데 필요한 지원을 제공할 수 있습니다.