初期の Unix エコシステムから今日の生成 AI やクラウド コンピューティングに至るまで、オープンソース テクノロジーはコンピューター サイエンスとテクノロジーの発展において常に非常に重要な役割を果たしてきました。長年にわたり、オープンソース運動はイノベーション、コラボレーション、知識の共有を推進してきました。コンピュータ技術開発のあらゆる段階で、参入障壁の低さ、イノベーションの加速、コミュニティの協力と結果の共有の促進という独自の利点を実証してきました。
Red Hat は、エンタープライズ オープンソース ソリューション プロバイダーとして、設立以来オープンソースに注力しており、最近開催された 2024 Red Hat Forum では、テクノロジーのオープン化と共有を促進することで AI のアプリケーションの敷居を下げることに取り組んでいます。グローバルバイスプレジデント兼中華圏総統のビクター・ツァオ氏は、オープンソースAIの無限の可能性を真に解き放つには、企業はまず内部のロジックと技術開発の将来のトレンドを深く理解し、同時に世界の政策と緊密に連携する必要があると強調した。企業ITの実際のニーズと長期計画。
こうした背景から、現在多くの企業がAIを活用して生産性を向上させ、新たなビジネスチャンスを拡大したいと考えており、オープンソース手法を通じてエンタープライズAIアプリケーションを加速することが一般的な傾向になっていると述べた。顧客のコスト要求にさらに応えるために、Red Hat は「エンタープライズ AI アプリケーションへの 3 つのステップ」という段階的な実装戦略も提案しました。
具体的には、最初のステップでは、追加の GPU カードを必要とせずに、CPU を搭載したラップトップでのテスト実行など、最小限のリソース構成でオープンソース モデルとツールを試すことができます。
顧客がテスト結果に満足した場合は、さらに拡張するためにクラウド サービスを通じてコンピューティング能力を借りるという 2 番目のステップに進むことができます。Red Hat プラットフォームはほぼすべてのクラウド上で実行できるため、顧客は企業のプラットフォームを使用することを選択できます。データセンターまたはパブリック クラウドのリソースを導入するには、モデルが実際のニーズを満たしている場合、大規模導入の 3 番目のステップを達成できます。
3 番目のステップで大規模なデプロイメントを実行する場合、Red Hat アーキテクチャはクロスクラウドのハイブリッド デプロイメントをサポートしているため、顧客は異なるクラウド サービスの使用を選択できることに注意してください。プロバイダーがさまざまな国に展開することで、より柔軟なアーキテクチャ、より経済的なコストが実現し、最終的には最高の ROI が得られます。
お客様が 3 段階のプロセスをよりスムーズに実装できるようにするために、Red Hat と IBM は共同で、オープンソースの大規模言語モデル Granite を補完するオープンソース コミュニティ プロジェクト InstructLab も立ち上げました。 Red Hat Greater China のソリューション アーキテクチャ部門のゼネラル マネージャーである Aella Wang 氏は、InstructLab は 2 つの主な目的のために設計されていると述べました。1 つは、顧客が InstructLab と独自のデータを使用して、Granite に基づいてニーズを満たすモデルをトレーニングできるようにすることです。モデル。 InstructLab の成果は「知識」と「スキル」の 2 つの部分に分かれており、どちらも企業内での内部使用のために保持できます。 2 つ目は、InstructLab を通じて、上流の管理組織に知識やスキルをフィードバックし、管理組織が顧客からのフィードバックを受け取った後、Granite のコミュニティ バージョンに統合して新しいバージョンをリリースできることです。言い換えれば、InstructLab はコミュニティと顧客の間の架け橋です。
誰もが知っているように、シーン アプリケーションは AI エンパワーメントの「ラスト マイル」です。大型モデルの需要が高まっている現在、多くの企業が大型モデルを通じて生産効率を向上させようとしていますが、「理想は満たされていますが、現実はわずかです。ほとんどの大規模モデル このモデルは、小さなミスがリスクを引き起こす可能性があるため、実際には実際の生産シナリオには適していません。反対に、パラメータが少なく、トレーニング データが比較的限られている小規模なモデルは、マルチタスク機能や汎化機能の点で大規模モデルほど良くはありませんが、特定のタスクや分野では大規模モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮します。
そこで、Red Hat は数年前に、専用モデルを通じて、モデルの安定性とセキュリティを確保することを前提として、エンタープライズ データを使用して AI モデルを生成できるという概念を提案しました。企業の具体的なニーズに応えるため、上記の InstructLab はこのコンセプトに基づいて誕生しました。
さらにRed Hatは、合成データによって実データの必要性を大幅に削減し、データ量をオリジナルの1000分の1に削減できる小規模モデル「Community Edition」も導入した。この方法は、コンピューティング電力要件を削減してコストを節約するだけでなく、エネルギー消費も大幅に削減し、より環境に優しい方法です。
同時に、「オープン ラボ」の概念を構築することで、Red Hat は顧客のアドバイザリー チームと協力して、企業の研究開発、生産、マーケティング、および顧客サポートのための最も効率的なアプリケーション シナリオを見つけることができます。小規模なアプリケーションからうまく始めて、徐々により大きなシナリオに拡張してください。
「シナリオアプリケーションは、ISV（独立系ソフトウェアベンダー）やアプリケーションプロバイダーが最も得意とする分野です。多くの企業や業界にはそれぞれの特徴があるため、レッドハットも現地のISVやソリューション開発者との連携を加速しています。地元の ISV やソリューション開発者との協力、特に ISV との共創モデルに注目し、さまざまな業界の独自のシナリオと共同ソリューションを組み合わせることで、企業による AI アプリケーションの迅速な実装を支援できます」とシニアの Zhao Wenbin 氏は述べています。 Red Hat Greater China のマーケティングディレクターである Max Zhao 氏はこう付け加えました。
最後に、Red Hat も中国でオープンソース AI を推進するための対応する計画を立てています。具体的には、第 1 のステップは、さまざまな市場チャネルを通じて AI の独自の機能と利点を促進することです。第 2 のステップは、パートナーの技術的およびエコシステムを通じてパートナーを強化することです。アドバイザリー チームは、Red Hat の AI テクノロジーをより深く理解し、顧客をより適切にサポートできるようにします。3 番目のステップは、AI テクノロジーを実際の企業シナリオに適用する方法をオープン ラボを通じて顧客と議論することです。
国内の保険会社は、コードレビューとコードマージリクエストの処理を高速化するためにすでに Red Hat の AI テクノロジーを使用していると報告されています。この会社は以前、古いツールを使用すると精度が低いという問題に直面していましたが、精度が高い場合もありました。この率は 95% にも満たず、実際の運用環境では明らかに大きな問題が発生します。Red Hat の AI ツールの導入後、コードのマージとレビューの精度は大幅に向上し、この顧客の高い基準に達しました。
2024 Red Hat Forum 中に、Red Hat は中国の 2024 Red Hat Asia Pacific Innovation Awards の受賞者リストも発表し、Siemens Industrial Automation Products (Chengdu) Co., Ltd.がこの賞を受賞しました。中でも、シーメンス インダストリアル オートメーション 製品 (成都) 有限公司 (SEWC) は、ドイツのアンベルクにあるシーメンスの姉妹工場として、世界で最も先進的な工場の 1 つとしての評判を誇っています。最新のデジタル制作アプリケーションのペースに追いつくために、SEWC は、システムの柔軟性と拡張性が不十分であること、開発効率が低いこと、操作が不便であることなど、生産継続が難しいというジレンマに直面しています。同工場では、Red Hat OpenShiftを導入することで生産支援システム「Memo（Manufacturing Operations Modular Ecosystem）」を構築し、生産ライン作業者のユーザーエクスペリエンスと作業効率を大幅に向上させ、最先端のアイデアを実践し、産業向けシステムを提供した。自動化製造実行ソフトウェア アプリケーションが新たなベンチマークを設定します。
Siemens Industrial Automation (Chengdu) Co., Ltd. の情報技術部門マネージャーである Yang Jian 氏も、インタビューで Red Hat との協力経験を共有し、他のサプライヤーと比較して Red Hat のパフォーマンスは応答速度とパフォーマンスに優れていると述べました。責任感は非常に優れており、現在の急速に変化する AI テクノロジー環境において、企業は AI を導入する際に調整と改善を継続する必要があり、レッドハットはこの共創の協力的な環境において謙虚で友好的な姿勢を維持しています。これは、Siemens が Red Hat プラットフォームを選択した重要な理由でもあります。
同時に同氏は、Red Hatのソリューションを採用したことで工場がモノリシックアーキテクチャからマイクロサービス分散アーキテクチャへの変革を実現したとも述べた。これにより、2 つの利点がもたらされます。1 つ目は、メンテナンス、アップグレード、変更をダウンタイムなしで実行できることです。2 つ目は、各変更の対象をより狭い範囲に設定できるため、この変革も容易になります。今後の製造業の発展における大きなトレンド。
将来に向けて、シーメンスはマイクロサービスプラットフォームの探求を続けることに加えて、既存のソリューションの一部を置き換えるために仮想化の分野でレッドハットとさらに協力することも計画している。製造プロセスをさらに最適化するには、プラットフォームを独自のリソース システムに統合することをお勧めします。