بدءًا من النظام البيئي Unix المبكر وحتى الذكاء الاصطناعي والحوسبة السحابية التوليديين اليوم، لعبت التكنولوجيا مفتوحة المصدر دائمًا دورًا مهمًا جدًا في تطوير علوم الكمبيوتر والتكنولوجيا لسنوات عديدة، كانت حركة المصادر المفتوحة تقود الابتكار والتعاون وتبادل المعرفة. التقدم، وفي كل مرحلة من مراحل تطور تكنولوجيا الكمبيوتر، أثبتت مزاياها الفريدة المتمثلة في انخفاض حواجز الدخول، وتسريع الابتكار، وتعزيز التعاون المجتمعي وتقاسم النتائج.
باعتبارها مزود حلول مفتوحة المصدر للمؤسسات، تركز Red Hat على المصادر المفتوحة منذ إنشائها، وهي ملتزمة بخفض عتبة تطبيق الذكاء الاصطناعي من خلال تعزيز الانفتاح ومشاركة التكنولوجيا خلال منتدى Red Hat الذي عقد مؤخرًا لعام 2024، Red Hat أكد نائب الرئيس العالمي فيكتور تساو، رئيس الصين الكبرى، أنه من أجل إطلاق العنان للإمكانيات اللامحدودة للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، يجب على الشركات أولاً أن تفهم بعمق المنطق الداخلي والاتجاهات المستقبلية لتطوير التكنولوجيا، وفي الوقت نفسه تتماشى بشكل وثيق مع الاحتياجات الفعلية والتخطيط طويل المدى لتكنولوجيا المعلومات في المؤسسة.
وقال إن العديد من الشركات تأمل حاليًا في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين الإنتاجية وتوسيع فرص العمل الجديدة. وعلى هذه الخلفية، أصبح تسريع تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات من خلال أساليب مفتوحة المصدر اتجاهًا عامًا. ومن أجل تلبية متطلبات التكلفة للعملاء بشكل أكبر، اقترحت Red Hat أيضًا استراتيجية تنفيذ خطوة بخطوة، وهي "الخطوات الثلاث لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات".
على وجه التحديد، في الخطوة الأولى، يمكن للعملاء تجربة النماذج والأدوات مفتوحة المصدر مع الحد الأدنى من تكوين الموارد، مثل الاختبار الذي يتم تشغيله على كمبيوتر محمول مزود بوحدة المعالجة المركزية (CPU)، دون الحاجة إلى بطاقة GPU إضافية.
إذا كان العميل راضيًا عن نتائج الاختبار، فيمكنه الانتقال إلى الخطوة الثانية، وهي استئجار الطاقة الحاسوبية من خلال الخدمات السحابية لمزيد من التوسع، وبما أن منصة Red Hat يمكن تشغيلها على أي سحابة تقريبًا، فيمكن للعملاء اختيار استخدام منصة Red Hat للنشر، إذا كان النموذج يلبي بالفعل الاحتياجات الفعلية، فيمكن تحقيق الخطوة الثالثة للنشر على نطاق واسع.
ومن الجدير بالذكر أنه عندما يقوم العملاء بالنشر على نطاق واسع في الخطوة الثالثة، فلا داعي للقلق بشأن المشكلات عبر السحابة نظرًا لأن بنية Red Hat تدعم النشر المختلط عبر السحابة، ويمكن للعملاء اختيار استخدام خدمات سحابية مختلفة في بلدان مختلفة، يتم نشر مقدمي الخدمات، مما يؤدي إلى بنية أكثر مرونة، وتكاليف أكثر اقتصادا، وفي نهاية المطاف أفضل عائد على الاستثمار.
من أجل السماح للعملاء بتنفيذ العملية المكونة من ثلاث خطوات بشكل أكثر سلاسة، أطلقت Red Hat وIBM أيضًا بشكل مشترك مشروع المجتمع مفتوح المصدر InstructLab، الذي يكمل نموذج اللغة الكبير مفتوح المصدر Granite. قالت Aella Wang، المدير العام لقسم هندسة الحلول في Red Hat Greater China، إن InstructLab تم تصميمه لغرضين رئيسيين، الأول هو السماح للعملاء باستخدام InstructLab وبياناتهم الخاصة لتدريب النماذج التي تلبي احتياجاتهم بناءً على Granite نموذج. تنقسم مخرجات InstructLab إلى قسمين: "المعرفة" و"المهارات"، وكلاهما يمكن الاحتفاظ بهما للاستخدام الداخلي داخل المؤسسة. والثاني هو أنه من خلال InstructLab، يمكن تغذية المعرفة والمهارات مرة أخرى إلى مؤسسة الإدارة الأولية بعد أن تتلقى مؤسسة الإدارة تحديثات من ملاحظات العملاء، يمكن دمجها في إصدار المجتمع من Granite وإصدار إصدار جديد. وبعبارة أخرى، InstructLab هو الجسر بين المجتمع والعملاء.
كما نعلم جميعًا، فإن تطبيق المشهد هو "الميل الأخير" لتمكين الذكاء الاصطناعي في الوقت الذي يزداد فيه الطلب على النماذج الكبيرة، وعلى الرغم من أن العديد من الشركات تحاول تحسين كفاءة الإنتاج من خلال النماذج الكبيرة، إلا أن "المثل العليا ممتلئة والواقع نحيف. " معظم النماذج الكبيرة هذا النموذج غير مناسب في الواقع لسيناريوهات الإنتاج الفعلي، لأن الخطأ البسيط قد يؤدي إلى مخاطر. على العكس من ذلك، فإن النماذج الصغيرة ذات المعلمات الأقل وبيانات التدريب المحدودة نسبيًا، على الرغم من أنها ليست جيدة مثل النماذج الكبيرة من حيث تعدد المهام أو قدرات التعميم، إلا أنها تؤدي أداءً أفضل من النماذج الكبيرة في مهام أو مجالات محددة.
لذلك، اقترحت Red Hat مفهوم النماذج المخصصة (الغرض الأمين) قبل بضع سنوات، من خلال النماذج المخصصة، يمكن استخدام بيانات المؤسسة لدفع إنشاء نماذج الذكاء الاصطناعي على أساس ضمان استقرار النموذج وأمنه يلبي الاحتياجات المحددة للمؤسسة، وُلد InstructLab المذكور أعلاه بناءً على هذا المفهوم.
بالإضافة إلى ذلك، قدمت Red Hat أيضًا نموذجًا صغيرًا "Community Edition"، والذي يقلل بشكل كبير من الحاجة إلى البيانات الحقيقية من خلال البيانات الاصطناعية، ويمكن أن يقلل كمية البيانات إلى جزء من الألف من البيانات الأصلية. لا تقلل هذه الطريقة من متطلبات طاقة الحوسبة وتوفر التكاليف فحسب، بل تقلل أيضًا من استهلاك الطاقة بشكل كبير وتكون أكثر صداقة للبيئة.
وفي الوقت نفسه، من خلال بناء مفهوم "المختبرات المفتوحة"، يمكن لـ Red Hat العمل مع الفرق الاستشارية للعملاء للعثور على سيناريوهات التطبيق الأكثر كفاءة للبحث والتطوير والإنتاج والتسويق ودعم العملاء في الشركة. ابدأ بنجاح بتطبيق صغير ثم قم بالتوسع تدريجيًا إلى سيناريوهات أكبر.
"تطبيقات السيناريو هي المجالات التي يتفوق فيها بائعو البرامج المستقلون وموفرو التطبيقات بشكل أفضل، نظرًا لأن العديد من المؤسسات والصناعات لها خصائصها الخاصة، تعمل Red Hat أيضًا على تسريع التعاون مع مزودي البرامج المستقلين ومطوري الحلول المحليين وقال تشاو وين بين، كبير مسؤولي الشركات، إن التعاون مع موردي البرامج المستقلين المحليين ومطوري الحلول، يولي اهتمامًا خاصًا لنموذج الإنشاء المشترك، ومن خلال الإنشاء المشترك مع موردي البرامج المستقلين والجمع بين السيناريوهات الفريدة والحلول المشتركة في مختلف الصناعات، يمكننا مساعدة المؤسسات على تنفيذ تطبيقات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع. وأضاف مدير التسويق في ريد هات الصين الكبرى.
أخيرًا، لدى Red Hat أيضًا خطط مقابلة لتعزيز الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر في الصين. على وجه التحديد، تتمثل الخطوة الأولى في الترويج للوظائف والمزايا الفريدة للذكاء الاصطناعي من خلال قنوات السوق المختلفة، والخطوة الثانية هي تمكين الشركاء من خلال النظام البيئي الشريك الفرق الاستشارية حتى يتمكنوا من الحصول على فهم أعمق لتقنية الذكاء الاصطناعي من Red Hat لدعم العملاء بشكل أفضل؛ والخطوة الثالثة هي المناقشة مع العملاء من خلال المختبر المفتوح حول كيفية تطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي على سيناريوهات المؤسسة الفعلية.
يُذكر أن إحدى شركات التأمين المحلية تستخدم بالفعل تقنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ Red Hat لتسريع معالجة مراجعات التعليمات البرمجية وطلبات دمج التعليمات البرمجية. في السابق، غالبًا ما واجهت هذه الشركة مشكلة الدقة المنخفضة عند استخدام الأدوات القديمة، وكانت دقيقة في بعض الأحيان. حتى أن المعدل أقل من 95%، مما سيؤدي بوضوح إلى حدوث مشكلات كبيرة في بيئة الإنتاج الفعلية. بعد تقديم أدوات Red Hat للذكاء الاصطناعي، تم تحسين دقة دمج التعليمات البرمجية ومراجعتها بشكل كبير، للوصول إلى المعايير العالية لهذا العميل.
خلال منتدى ريد هات 2024، أعلنت ريد هات أيضًا عن قائمة الفائزين بجوائز ريد هات آسيا والمحيط الهادئ للابتكار لعام 2024 في الصين، والتي فازت بها شركة أمواي وشركة سيمنز لمنتجات الأتمتة الصناعية (تشنغدو). من بينها، تتمتع شركة Siemens Industrial Automation Products (Chengdu) Co., Ltd. (SEWC)، باعتبارها المصنع الشقيق لشركة Siemens في آمبرج بألمانيا، بسمعة كونها واحدة من أكثر المصانع تقدمًا في العالم. من أجل مواكبة وتيرة تطبيقات الإنتاج الرقمي الحديثة، تواجه SEWC معضلة استمرارية الإنتاج الصعبة، بما في ذلك عدم كفاية مرونة النظام وقابلية التوسع، وانخفاض كفاءة التطوير، والعمليات غير الملائمة. من خلال نشر Red Hat OpenShift، قام المصنع ببناء نظام دعم الإنتاج Memo (النظام البيئي المعياري لعمليات التصنيع) مما أدى إلى تحسين تجربة المستخدم وكفاءة عمل عمال خط الإنتاج بشكل كبير، ووضع الأفكار المتطورة موضع التنفيذ، وتوفير نظام للقطاع الصناعي. تضع تطبيقات برامج التصنيع الآلي معايير جديدة.
كما شارك يانغ جيان، مدير قسم تكنولوجيا المعلومات في شركة Siemens Industrial Automation (Chengdu) المحدودة، تجربته في التعاون مع Red Hat في مقابلة، وقال إنه بالمقارنة مع الموردين الآخرين، فإن أداء Red Hat في سرعة الاستجابة و إن الشعور بالمسؤولية رائع للغاية، في بيئة تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي الحالية سريعة التغير، يجب على الشركات الاستمرار في الضبط والتحسين عند نشر الذكاء الاصطناعي، وقد حافظت Red Hat على موقف متواضع وودود في هذه العملية وهذا أيضًا سبب مهم وراء اختيار شركة Siemens لمنصة Red Hat.
وفي الوقت نفسه، قال أيضًا إنه بعد اعتماد حل Red Hat، أدرك المصنع التحول من بنية متجانسة إلى بنية موزعة للخدمات الصغيرة. وهذا يجلب ميزتين: الأولى هي أنه يمكن إجراء الصيانة والترقية والتغييرات دون توقف؛ والثانية هي أن كل تغيير يمكن أن يستهدف نطاقًا أصغر، مما يسهل التحكم الدقيق وجدولة الموارد اتجاه رئيسي في التطور المستقبلي للصناعة التحويلية.
وبالنظر إلى المستقبل، بالإضافة إلى الاستمرار في استكشاف منصات الخدمات الصغيرة، تخطط شركة Siemens أيضًا للتعاون بشكل أكبر مع Red Hat في مجال المحاكاة الافتراضية لاستبدال بعض الحلول الحالية، وفي المستقبل، ستقوم شركة Siemens أيضًا بدراسة كيفية صنع الذكاء الاصطناعي من الأفضل دمج النظام الأساسي في نظام الموارد الخاص به لتحسين عملية التصنيع بشكل أكبر.