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2024年 7月 17日 水曜日

レッドハットがAIを導入してシステム管理者の生活を楽にする方法

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ジェイ・ユノ/ゲッティイメージズ

すべてのテクノロジーやビジネスのプレスリリースが、”Now with AI!”で始まることがなくなったら、私はとても嬉しいだろう。ほとんどの場合、それは単なるリップサービスだ。そして レッドハットレッドハットは、その製品ライン全体でAIを統合している。これには以下が含まれる。 Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI); レッドハット OpenShift AIRed Hat Ansible Automation. ここでは、それぞれの機能とその組み合わせについて説明します。

Red Hatは、この発表ラッシュのかなり前からAIに取り組んでいた。Red Hat が初めて本格的に AI に取り組んだのは Red Hat Lightspeedオートメーションに特化した基盤モデルを持つジェネレーティブAIサービス。を使用する Lightspeed。 自然言語処理 (プロンプトをコードに変換するための自然言語処理 は、Ansibleで初めて登場しました。 デブオプスプログラムでは、複雑なシステム管理作業を簡素化するのに役立った。特に、DevOpsの作成は、複雑なシステム管理作業を簡素化するために設計された。 Ansible Playbooks .

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RHEL AIは、レッドハットの基盤となるAIプラットフォームだ。現在は開発者向けのプレビュー版のみだが、RHEL AIはジェネレーティブAIモデルの開発、テスト、デプロイメントを効率化するように設計されている。この新しいプラットフォームは、IBM Researchのオープンソースライセンスの グラナイト大規模言語モデル(LLM)ファミリー LAB方法論ベースのInstructLabアライメントツール また、InstructLab プロジェクトを通じたモデル開発への共同アプローチ。

IBMリサーチは、AI/ML モデルを手作業で調整することなく、合成データ生成と多段階チューニングを採用した LAB メソドロジーのパイオニアである。InstructLabコミュニティを通じて洗練されたLABアプローチは、開発者が他のオープンソースプロジェクトと同じようにLLMを構築し、貢献することを可能にする。

InstructLabの立ち上げにより、IBMは厳選されたGraniteの英語モデルとコードモデルをApacheライセンスでリリースし、トレーニングやコミュニティへの貢献のための透明性の高いデータセットを提供する。このような Granite 7B英語言語モデルは現在InstructLabに統合され、ユーザーは共同でその機能を強化することができます。

RHEL AIは、ハイブリッド・クラウド環境でのサーバー展開のために完全に最適化された起動可能なRHELイメージを提供することで、企業全体の採用を簡素化することを目的としています。これらの最適化されたブート可能なモデル・ランタイム・インスタンスは、GraniteモデルとInstructLabツール・パッケージで動作します。最適化されたPytorchAMD Instinct MI300X、IntelおよびNVIDIA GPU、NeMoフレームワーク用のランタイム・ライブラリとGPUアクセラレータ。

RHEL AIは、Red Hatの機械学習オペレーション(MLOps)プラットフォームであるOpenShift AIにも統合されており、分散クラスタでの大規模モデルの実装を可能にしている。

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これがRHEL AIの一面だ。もうひとつは、Lightspeed を使って RHEL インスタンスのデプロイ、管理、保守を支援することだ。例えば Red Hat Summit レッドハットは、以下のチェック方法をデモしました。一般的な脆弱性とエクスプロイト (CVE) セキュリティ・パッチを適用し、システムにそのパッチを適用するように指示することができます。

次はこちら:RHEL AIを含むOpenShift AIは、企業がKubernetesを搭載したMLOpsを介してワークフローを拡張し、モデルを管理することを可能にする。 IBMのwatsonx.aiエンタープライズ・スタジオのユーザーは、改善されたモデル・ガバナンスと価格を利用できるようになることで、この統合の恩恵を受けることができます。

RHEL AIと同様に、この新しいAIフレンドリーなバージョンのOpenShift(Red Hat Kubernetesディストロ)には、OpenShiftを使いやすくするためのLightspeedが含まれている。例えば、新しいアプリケーションのデプロイ方法、自動スケーリングを使用するタイミング、クラウドインスタンスの適切なサイズを推奨する。さらに、Lightspeedはアプリケーションを監視し、アプリがしばらく稼働した後、容量要件が予想より低い場合、アプリのリソースをオートスケールで縮小する。

要するに、Red Hat の上級副社長兼最高製品責任者である Ashesh Badani 氏は、「Red Hat Lightspeed は、最も迅速にイノベーションを提供できるユーザー、つまり IT 組織の手に、本番環境で使用可能な AI を提供する」と述べた。

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ついにAnsibleに、Red Hatは「コードとしてのポリシー」を追加した。なぜだろう?Ansibleの副社長兼ジェネラル・マネージャーであるSathish Balakrishnan氏は、AIが個々のシステムの能力を管理できる範囲を超えて拡張するにつれて、ITインフラストラクチャを維持する課題はますます大きくなっていると説明した。

Balakrishnan氏は、「AIは自動化導入の旅の最終段階だ。企業のITオペレーションの文脈では、AIは機械がプロセスを自動化し、インフラとツールを接続して効率化し、回復力を向上させてコストを削減するための意思決定を行うことを意味する”

AIを使用してPolicy as Codeを自動化することで、レッドハットは新しいAnsibileが、新しいITプロジェクトの開始時に社内外で義務付けられたポリシーを効率的に実施し、その運用を大規模に管理すると見ている。

ここに、すべてのプログラムを統合する1つのテーマがあると思われたなら、その通りだ。Red HatはAIを使って、システム管理者の生活をより簡単にしようとしているのだ。たしかに、RHEL と OpenShift 上で AI プログラムを構築できるようになるだろうが、近い将来、Red Hat AI は、Red Hat のソフトウェア・ファミリー全体を、すべての顧客にとって管理しやすくスマートなソフトウェア・スタックに統合することを目的としている。

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