От ранней экосистемы Unix до сегодняшнего генеративного искусственного интеллекта и облачных вычислений, технологии с открытым исходным кодом всегда играли очень важную роль в развитии информатики и технологий. На протяжении многих лет движение с открытым исходным кодом стимулировало инновации, сотрудничество и обмен знаниями. прогресс, и на каждом этапе развития компьютерных технологий он демонстрировал свои уникальные преимущества, заключающиеся в низких входных барьерах, ускорении инноваций и содействии сотрудничеству сообщества и обмену результатами.
Как поставщик корпоративных решений с открытым исходным кодом, Red Hat с момента своего создания уделяет особое внимание открытому исходному коду и стремится снизить порог применения ИИ, способствуя открытости и обмену технологиями. Во время недавно проведенного Red Hat Forum 2024 Red Hat. Глобальный вице-президент Виктор Цао, президент и президент Большого Китая, подчеркнул, что для того, чтобы по-настоящему раскрыть безграничные возможности искусственного интеллекта с открытым исходным кодом, компании должны сначала глубоко понять внутреннюю логику и будущие тенденции развития технологий и в то же время тесно сотрудничать с актуальные потребности и долгосрочное планирование ИТ предприятия.
Он сказал, что многие компании в настоящее время надеются использовать ИИ для повышения производительности и расширения новых возможностей для бизнеса. На этом фоне ускорение корпоративных приложений ИИ с помощью методов с открытым исходным кодом стало общей тенденцией. Чтобы еще больше удовлетворить потребности клиентов в затратах, Red Hat также предложила пошаговую стратегию внедрения, а именно «Три шага к корпоративным приложениям ИИ».
В частности, на первом этапе клиенты могут опробовать модели и инструменты с открытым исходным кодом с минимальной конфигурацией ресурсов, например, провести тестирование на ноутбуке с ЦП без необходимости использования дополнительной карты графического процессора.
Если клиент удовлетворен результатами тестирования, он может перейти ко второму шагу, который заключается в аренде вычислительных мощностей через облачные сервисы для дальнейшего расширения. Поскольку платформа Red Hat может работать практически в любом облаке, клиенты могут выбрать использование корпоративной мощности. Для развертывания ресурсов центра обработки данных или общедоступного облака, если модель действительно соответствует реальным потребностям, можно выполнить третий этап крупномасштабного развертывания.
Стоит отметить, что когда клиенты выполняют крупномасштабное развертывание на третьем этапе, им не нужно беспокоиться о проблемах с перекрестным облаком. Поскольку архитектура Red Hat поддерживает гибридное развертывание с несколькими облаками, клиенты могут использовать различные облачные сервисы. в разных странах, что приводит к более гибкой архитектуре, более экономичным затратам и, в конечном итоге, к лучшей рентабельности инвестиций.
Чтобы позволить клиентам более плавно реализовать трехэтапный процесс, Red Hat и IBM также совместно запустили проект сообщества с открытым исходным кодом InstructLab, который дополняет модель большого языка с открытым исходным кодом Granite. Элла Ванг, генеральный менеджер отдела архитектуры решений Red Hat Greater China, сказала, что InstructLab был разработан для двух основных целей. Первая — позволить клиентам использовать InstructLab и свои собственные данные для обучения моделей, отвечающих их потребностям, на основе Granite. модель. Результаты InstructLab разделены на две части: «знания» и «навыки», обе из которых можно сохранить для внутреннего использования внутри предприятия. Во-вторых, через InstructLab знания и навыки могут быть переданы вышестоящей управляющей организации. После того как управляющая организация получит обновления от отзывов клиентов, их можно интегрировать в версию Granite для сообщества и выпустить новую версию. Другими словами, InstructLab — это мост между сообществом и клиентами.
Как мы все знаем, применение сцен — это «последняя миля» для расширения возможностей ИИ. В то время, когда большие модели пользуются большим спросом, хотя многие компании пытаются повысить эффективность производства с помощью больших моделей, «идеалов полно, а реальность скудна. «Большинство крупных моделей Модель на самом деле не подходит для реальных производственных сценариев, поскольку небольшая ошибка может повлечь за собой риски. Напротив, небольшие модели с меньшим количеством параметров и относительно ограниченными данными обучения, хотя и не так хороши, как большие модели с точки зрения многозадачности или возможностей обобщения, работают лучше, чем большие модели в конкретных задачах или областях.
Поэтому несколько лет назад Red Hat предложила концепцию выделенных моделей (верная цель). С помощью выделенных моделей корпоративные данные можно использовать для создания моделей ИИ, при условии обеспечения стабильности и безопасности модели. отвечает конкретным потребностям предприятия, упомянутая выше InstructLab родилась на основе этой концепции.
Кроме того, Red Hat также представила небольшую модель «Community Edition», которая значительно снижает потребность в реальных данных за счет синтетических данных и может уменьшить объем данных до одной тысячной от исходного. Этот метод не только снижает требования к вычислительной мощности и экономит затраты, но также значительно снижает потребление энергии и является более экологически чистым.
В то же время, создав концепцию «открытых лабораторий», Red Hat может работать с консультационными группами клиентов, чтобы найти наиболее эффективные сценарии применения для исследований и разработок, производства, маркетинга и поддержки клиентов компании. Успешно начните с небольшого приложения, а затем постепенно расширяйте его до более крупных сценариев.
«Сценарные приложения — это области, в которых независимые поставщики программного обеспечения и поставщики приложений работают лучше всего. Поскольку многие предприятия и отрасли имеют свои особенности, Red Hat также ускоряет сотрудничество с местными независимыми поставщиками программного обеспечения и разработчиками решений. Кроме того, мы также ускоряемся. Сотрудничая с местными независимыми поставщиками программного обеспечения и разработчиками решений, обратите особое внимание на модель совместного создания. Создавая совместно с независимыми поставщиками программного обеспечения и объединяя уникальные сценарии и совместные решения в различных отраслях, мы можем помочь предприятиям быстрее внедрять приложения искусственного интеллекта», — сказал старший директор Чжао Вэньбинь. добавил директор по маркетингу Red Hat Greater China Макс Чжао.
Наконец, у Red Hat также есть соответствующие планы по продвижению искусственного интеллекта с открытым исходным кодом в Китае. В частности, первым шагом является продвижение уникальных функций и преимуществ искусственного интеллекта через различные рыночные каналы; второй шаг — расширение возможностей партнеров через техническую и партнерскую экосистему. консультативные группы, чтобы они могли глубже понять технологию искусственного интеллекта Red Hat и лучше поддерживать клиентов; третий шаг — обсудить с клиентами в открытой лаборатории, как применять технологию искусственного интеллекта в реальных корпоративных сценариях.
Сообщается, что отечественная страховая компания уже использует технологию искусственного интеллекта Red Hat для ускорения обработки код-ревью и мерж-реквестов. Раньше эта компания часто сталкивалась с проблемой низкой точности при использовании старых инструментов, и иногда она была точной. Этот показатель даже меньше 95%, что, очевидно, вызовет значительные проблемы в реальной производственной среде. После внедрения инструментов искусственного интеллекта Red Hat точность объединения и проверки кода значительно улучшилась, достигнув высоких стандартов этого клиента.
Во время форума Red Hat 2024 компания Red Hat также объявила список победителей премии Red Hat Asia Pacific Innovation Awards 2024 в Китае, в которой награду получили компании Amway и Siemens Industrial Automation Products (Chengdu) Co., Ltd. Среди них компания Siemens Industrial Automation Products (Chengdu) Co., Ltd. (SEWC), дочерняя фабрика Siemens в Амберге, Германия, пользуется репутацией одного из самых передовых заводов в мире. Чтобы идти в ногу с темпами развития современных приложений цифрового производства, SEWC сталкивается с дилеммой обеспечения непрерывности производства, включая недостаточную гибкость и масштабируемость системы, низкую эффективность разработки и неудобные операции. Внедрив Red Hat OpenShift, на заводе была создана система поддержки производства Memo (Modular Ecosystem). Эта система значительно улучшила пользовательский опыт и эффективность работы работников производственных линий, реализовала на практике передовые идеи и предоставила систему для промышленности. Программные приложения для автоматизации производства устанавливают новые стандарты.
Ян Цзянь, менеджер отдела информационных технологий компании Siemens Industrial Automation (Chengdu) Co., Ltd., также поделился в интервью своим опытом сотрудничества с Red Hat. Он сказал, что по сравнению с другими поставщиками Red Hat демонстрирует лучшие показатели по скорости отклика и производительности. чувство ответственности очень выдающееся, в нынешней быстро меняющейся среде технологий искусственного интеллекта компании должны продолжать настраивать и совершенствоваться при развертывании искусственного интеллекта, и Red Hat сохраняет скромное и дружелюбное отношение к этому процессу сотрудничества. Модель очень ценна. Это также важная причина, по которой компания Siemens выбрала платформу Red Hat.
В то же время он также сообщил, что после внедрения решения Red Hat фабрика осуществила переход от монолитной архитектуры к распределенной микросервисной архитектуре. Это дает два преимущества: во-первых, обслуживание, обновления и изменения могут выполняться без простоев; во-вторых, каждое изменение может быть нацелено на меньший объем, что облегчает точный контроль и планирование ресурсов. основная тенденция в будущем развитии обрабатывающей промышленности.
Заглядывая в будущее, помимо продолжения изучения платформ микросервисов, Siemens также планирует активнее сотрудничать с Red Hat в области виртуализации, чтобы заменить некоторые существующие решения. В будущем Siemens также продолжит изучать способы создания искусственного интеллекта. платформу лучше интегрировать в собственную систему ресурсов для дальнейшей оптимизации производственного процесса.