Red Hat、Red Hat Enterprise Linux 向けの人工知能の大幅な改善を発表

先端技術がビジネスの主流となる中、 レッドハット イノベーションへの取り組みが際立っています。最近の改良により、 Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) を利用して、同社は幅広いユーザー向けの AI モデルの開発と展開を促進することで、人工知能市場における地位を強化します。

RHEL AI 1.2 の新機能

先進的なハードウェアの統合

バージョン 1.2 RHEL AI は、以下を含むさまざまなハードウェア インフラストラクチャとの互換性の向上を発表しました。

• Lenovo ThinkSystem SR675 V3 サーバー: 事前構成されたインストールで利用可能で、素早い起動が可能です。
• AMD Instinct アクセラレータ: モデルのトレーニングと推論に特化した MI300x および MI210 GPU をサポートします。

トレーニング業務の改善

モデルのトレーニング時間の管理を最適化するために、次のようなツールが統合されています。

• 定期的なチェックポイント設定: 現在の進行状況を自動的に保存し、簡単に回復できます。
• PyTorch 完全にシャード化されたデータ並列: 複数のコンピューティング ユニット間でタスクを分散することにより、トレーニング時間を短縮するという大きな前進です。

外部データへのアクセスを簡素化する

RHEL AI は次のメカニズムを実装します。 検索拡張生成 (RAG) モデルがデータベースやその他のソースに保存されている外部知識にアクセスできるようにします。このメカニズムにより、より関連性が高く正確な情報の検索が促進されます。

クラウドネイティブな配信

新しいバージョンでは、主要なクラウド プラットフォームへの展開も容易になります。 RHEL AI はさまざまな環境と互換性があり、特に Azure、Google Cloud Platform、AWS、IBM Cloud のサポートに注目しています。これにより、ユーザーは業務に最適なインフラストラクチャを選択できるようになります。

主な改善点のまとめ表

AI アクセシビリティについて

RHEL AI の重要な使命の 1 つは、AI をより幅広いユーザー、特にデータ サイエンスに関する深いトレーニングを受けていない特定の分野の専門家に公開することです。このアプローチは、専門家が特定のニーズに合わせた AI モデルの作成に効果的に貢献できるようにすることを目的としています。

ユーザーは、コメントを通じて意見や期待を投稿し、これらの改善に取り組むことが推奨されます。もうテストしましたか RHEL AI?プロジェクトでの使用をどのように想定していますか?