de.wedoany.com-Bericht: Red Hat hat die Red Hat AI 3.4-Plattform vorgestellt, die Unternehmen dabei helfen soll, die Kluft zwischen KI-Experimenten und produktionsreifem Betrieb zu überbrücken und skalierbare KI-Bereitstellungen zu ermöglichen. Die Plattform bietet ein einheitliches Framework von der Hardware bis zum Agenten und schafft eine konsistente Betriebsumgebung für Entwickler und Betreiber, die die skalierte Bereitstellung autonomer Systeme unterstützt.
Eine der Kernfunktionen von Red Hat AI 3.4 ist „Model as a Service“ (MaaS), das Entwicklern eine verwaltete, einheitliche Schnittstelle für den Zugriff auf kuratierte Modelle bietet und Administratoren gleichzeitig ermöglicht, die Nutzung zu verfolgen und Richtlinien durchzusetzen. Diese Funktion basiert auf einer leistungsstarken, verteilten Inferenz-Engine, die von vLLM und llm-d angetrieben wird. Das neu hinzugefügte AgentOps-Tool der Plattform integriert Tracing, Beobachtbarkeit, verschlüsselte Identitäten und Lebenszyklusverwaltung und kann Agenten unabhängig von ihrem Framework vom Entwicklungs- bis zum Produktionsstadium verwalten.
Um die Integration von Unternehmensdaten mit Modellen und Agenten zu adressieren, führt Red Hat AI 3.4 eine Prompt-Verwaltung ein, die Prompts als Datenbestand behandelt, sowie ein Evaluierungszentrum zur Bewertung der Genauigkeit, Qualität und Sicherheit von Modellen und Agenten. Diese Funktionen werden von MLflow für die integrierte Experimentverfolgung und Artefaktverwaltung unterstützt. Die Plattform integriert zudem Technologien von Chatterbox Labs und dem Garak-Projekt, um automatisierte Sicherheitstests und Red-Team-Tests zu ermöglichen und die Sicherheit von Modellen und Agenten zu validieren.
Joe Fernandes, Vice President und General Manager der KI-Geschäftseinheit von Red Hat, erklärte, dass das Zeitalter der Agenten eine Weiterentwicklung der Plattform vom Betrieb traditioneller Anwendungen hin zum Antrieb autonomer Systeme darstelle. Er ist der Ansicht, dass Unternehmen durch die Bereitstellung einer gehärteten Grundlage für KI-Inferenz, MaaS und AgentOps Innovationen vorantreiben und gleichzeitig die erforderliche Betriebskontrolle behalten können. John Fanelli, Vice President für Unternehmenssoftware bei NVIDIA, wies darauf hin, dass autonome, langlebige Agenten in Unternehmen eine neue Infrastruktur-Kontrolle und ein neues Sicherheitsniveau erfordern. Red Hat AI Factory with NVIDIA biete Entwicklern und Betreibern die Governance-Grundlage, die im Zeitalter der Agenten benötigt wird.
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