IA, ML e Red Hat OpenShift
A IA/ML no Red Hat® OpenShift acelera os fluxos de trabalho de IA/ML e a entrega de aplicações inteligentes com tecnologia de IA por meio do Red Hat OpenShift autogerenciado ou do nosso serviço de nuvem para IA/ML.
MLOps com o Red Hat OpenShift
O Red Hat OpenShift inclui recursos essenciais para viabilizar operações de machine learning (MLOps) de maneira consistente em data centers, cloud computing pública e edge computing.
Ao aplicar os princípios de DevOps e GitOps, as organizações automatizam e simplificam o processo iterativo de integrar modelos de machine learning aos processos de desenvolvimento de software, lançamento de produção, monitoramento, reciclagem e reimplantação para obter uma precisão contínua das previsões.
O que é o ciclo de vida de ML?
Um processo multifásico para extrair o poder de grandes volumes e variedade de dados, computação abundante e ferramentas de machine learning open source para a criação de aplicações inteligentes.
Principais desafios dos cientistas de dados
Os cientistas de dados são os principais responsáveis pela modelagem de ML, para que o modelo selecionado sempre ofereça a previsão mais precisa.
Estes são os principais desafios que os cientistas de dados enfrentam:
- Seleção e implantação das ferramentas de ML apropriadas (como Apache Spark, Jupyter notebook TensorFlow, PyTorch etc.)
- A complexidade e o tempo necessários para treinar, testar, selecionar e treinar novamente o modelo de ML que ofereça a previsão mais precisa
- Lentidão na execução das tarefas de modelagem e inferência, por falta de aceleração do hardware
- Dependência recorrente de operações de TI para provisionar e gerenciar a infraestrutura
- Colaboração com engenheiros de dados e desenvolvedores de software para assegurar a higiene dos dados de entrada e a implantação bem-sucedida do modelo de ML nos processos de desenvolvimento de aplicações
Desenvolva, opere e escale apps inteligentes com confiança
O Red Hat® OpenShift® é uma plataforma de aplicativos integrada para o gerenciamento do ciclo de vida de IA/ML em ambientes de nuvem híbrida e na edge. Ao fornecer acesso de autoatendimento a fluxos de trabalho colaborativos, poder computacional intensivo (GPUs) e operações simplificadas, o OpenShift simplifica a entrega de soluções de IA de forma consistente e em escala.
Red Hat OpenShift AI
Red Hat OpenShift AI oferece ferramentas completas para experimentos de inteligência artificial e machine learning, além de modelos para cientistas de dados e desenvolvedores de aplicações inteligentes. Ele oferece uma área restrita com suporte completo para desenvolver, treinar e testar rapidamente modelos de machine learning (ML) na nuvem pública antes de serem implantados na produção.
Benefícios das iniciativas do Red Hat OpenShift para ML
Incentive os cientistas de dados
- Tenha uma experiência de autosserviço consistente para os cientistas de dados por toda a nuvem híbrida
- Ofereça aos cientistas de dados flexibilidade e portabilidade para usar as ferramentas em containers que eles preferirem para criar, escalar, reproduzir e compartilhar rapidamente modelos de ML.
- Utilize as ferramentas de machine learning mais relevantes por meio de operadores Kubernetes certificados pela Red Hat tanto para o autogerenciamento quanto para nossa opção de serviço de computação em nuvem para inteligência artificial.
- Elimine a dependência da TI na hora de provisionar a infraestrutura para tarefas de modelagem de dados de ML iterativas e com processamento intensivo.
- Esqueça as preocupações com a “dependência” de um provedor de nuvem específico e as opções de ferramentas de machine learning oferecidas por ele.
- Integração física com ferramentas de CI/CD permite que os modelos de ML sejam rapidamente implantados de forma iterativa, quando necessário.
Acelere os trabalhos de modelagem de ML com processamento intensivo
As integrações com conhecidos aceleradores de hardware, como GPUs NVIDIA via operador de GPU certificado pela Red Hat, permitem que o OpenShift atenda aos altos requisitos dos recursos de computação para ajudar a selecionar o melhor modelo de machine learning, oferecendo uma previsão altamente precisa e trabalhos de inferência de machine learning à medida que o modelo experimenta novos dados em produção.
Desenvolva aplicações inteligentes
Com os recursos integrados de DevOps do OpenShift, os MLOps podem acelerar a entrega de aplicações com tecnologia de inteligência artificial e simplificar o processo iterativo de integração de modelos de machine learning e reimplantações contínuas para obter previsões mais precisas.
A extensão dos recursos de automação do OpenShift DevOps até o ciclo de vida de ML possibilita a colaboração entre cientistas de dados, desenvolvedores de software e equipes de operações de TI para que os modelos de ML sejam integrados rapidamente ao desenvolvimento de aplicações inteligentes. Além de estimular a produtividade, isso simplifica o gerenciamento do ciclo de vida para aplicações inteligentes com suporte ao ML.
- Criação a partir de imagens de modelo de containers com o OpenShift Build.
- Desenvolvimento contínuo e iterativo de aplicações inteligentes operadas por modelos de ML com o OpenShift Pipelines.
- Automação contínua da implantação para aplicações inteligentes operadas por modelos de ML com o OpenShift GitOps.
- Um repositório para controle de versão de imagens de container do modelo e microsserviços com o Red Hat Quay.
Principais casos de uso de machine learning no Red Hat OpenShift
O OpenShift ajuda empresas de vários setores a acelerar iniciativas de negócios e de missão crítica, desenvolvendo aplicações inteligentes na nuvem híbrida. Entre os casos de uso estão: detecção de fraudes, diagnóstico de integridade orientado por dados, carros conectados, exploração de petróleo e gás, cotações de seguro automatizadas e processamento de sinistros.
Ecossistema de parceiros de inteligência artificial e machine learning da Red Hat
Há diversos exemplos de casos de uso de IA/ML transformadores nos setores de saúde, serviços financeiros, telecomunicações, automotivo e outros. A Red Hat conta com um robusto ecossistema de parceiros para oferecer soluções completas para criar, implantar e gerenciar modelos de machine learning e deep learning para aplicações inteligentes com tecnologia de inteligência artificial.
Casos de sucesso
Para entregar análise de dados da edge computing a empresas e organizações regionais, a NTT East lançou recentemente o serviço Video AI em execução no Red Hat OpenShift.
Por meio da iniciativa de edge computing da NTT, organizações e empresas que integram os recursos de inteligência artificial mais recentes conseguiram aumentar as vendas em 144% e reduzir os furtos em 30% a 40%, ao mesmo tempo em que melhoraram o atendimento ao cliente.
Com a Red Hat Consulting, o Banco Galicia criou uma solução de processamento de linguagem natural (NLP) inteligente baseada em inteligência artificial no Red Hat OpenShift e conseguiu reduzir os tempos de verificação de dias para minutos, com 90% de precisão e 40% de redução no downtime das aplicações.
Inteligência artificial empresarial
O poder combinado das soluções Red Hat OpenShift e NVIDIA AI Enterprise executado em sistemas certificados pela NVIDIA oferece uma plataforma escalável que ajuda a acelerar uma ampla gama de casos de uso de inteligência artificial. Essa plataforma inclui tecnologias essenciais da NVIDIA e da Red Hat para implantar, gerenciar e escalar com segurança cargas de trabalho de IA de maneira consistente na nuvem híbrida ou em ambientes bare-metal ou virtualizados.