Red Hat dévoile d’importantes améliorations pour Red Hat Enterprise Linux en matière d’intelligence artificielle

Dans un contexte où les technologies avancées prennent une place prépondérante dans les entreprises, Red Hat se démarque par son engagement à innover. Avec les récentes améliorations de Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), la société renforce sa position sur le marché de l’intelligence artificielle en facilitant le développement et le déploiement de modèles d’IA pour un large éventail d’utilisateurs.

Les nouvelles fonctionnalités de RHEL AI 1.2

Intégration des matériels avancés

La version 1.2 de RHEL AI annonce une amélioration de la compatibilité avec diverses infrastructures matérielles, notamment :

• Serveurs Lenovo ThinkSystem SR675 V3: disponibles avec une installation pré-configurée pour une mise en route rapide.
• Accélérateurs AMD Instinct: supportant les GPU MI300x et MI210, spécifiques pour l’entraînement et l’inférence des modèles.

Amélioration des opérations d’entraînement

Des outils ont été intégrés pour optimiser la gestion des temps d’entraînement des modèles, tels que :

• Checkpointing périodique: sauvegarde automatique des progrès en cours, permettant une reprise aisée.
• PyTorch Fully Sharded Data Parallel: une avancée significative pour réduire les temps de formation en répartissant les tâches entre plusieurs unités de calcul.

Simplification de l’accès aux données externes

RHEL AI met en œuvre des mécanismes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) permettant aux modèles d’accéder à des connaissances externes stockées dans des bases de données et autres sources. Ce mécanisme favorise une recherche d’informations plus pertinente et précise.

Diffusion cloud-native

La nouvelle version facilite également le déploiement sur des plateformes cloud majeures. RHEL AI est maintenant compatible avec divers environnements, notant spécifiquement la prise en charge d’Azure, Google Cloud Platform ainsi que d’AWS et IBM Cloud. Cela permet aux usagers de choisir l’infrastructure qui s’adapte le mieux à leurs opérations.

Tableau récapitulatif des principales améliorations

À propos de l’accessibilité de l’IA

Une des missions essentielles de RHEL AI est d’ouvrir l’IA à un public plus large, notamment aux experts de domaines spécifiques sans formation approfondie en data science. Cette approche vise à permettre aux professionnels de contribuer efficacement à la création de modèles d’IA adaptés à des besoins spécifiques.

Les utilisateurs sont encouragés à s’engager avec ces améliorations, en affichant leur opinion et leurs attentes à travers les commentaires. Avez-vous déjà testé RHEL AI? Comment envisagez-vous son utilisation dans vos projets?