Red Hat、ジェネレーティブAIに対応したコンテナ化ソリューション「OpenShift AI」を発表

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Image credit: IBM

IBMの Red Hat 事業部門は、新しい 「Red Hat OpenShift AI」技術で AI 機能を拡充している。

OpenShift AI プラットフォームが23日、Red Hat Summitで発表された。過去10年間、OpenShift は、オープンソースのコンテナオーケストレーションプラットフォーム「Kubernetes」をベースにした Red Hat の主要なアプリケーションコンテナ製品だった。OpenShift AI は、(その名の通り)AI や機械学習(ML)の導入を支援するために最適化されたプラットフォームのバージョンだ。

新プラットフォームは、AI モデルの本番展開を可能にする支援に重点を置き、Red Hat のデータサイエンスプラットフォーム「OpenShift」を進化させたものだ。

Red Hat の CTO Chris Wright 氏は、報道陣やアナリストとの会見で次のように述べた。

過去10年〜20年の間、我々はアプリケーションプラットフォームの構築に多くの時間とエネルギーを注いできたが、今日は、データワークロードを、アプリケーションの制作やアプリケーションの実行に使うのと同じプラットフォームと一緒にすることについて発表した。企業が AI(人工知能)/ML(機械学習)を導入する上での課題は非常に大きい。

IBM は、すでに OpenShift AI を利用

Wright 氏は、多くの企業の現実として、データサイエンスの実験は失敗することが多く、本番に到達するのは半分以下であると指摘した。

Red Hat が OpenShift AI で目指すのは、AI に必要なトレーニング、サービング、モニタリングのすべてを行う機能を提供するツール一式を用意し、より多くのモデルが本番に到達できるような形で提供することだ。これは、Red Hat が親会社の IBM を通じてすでに実証済みのアプローチと技術だ。

Wright 氏は、大規模言語モデル(LLM)のトレーニングのコストと複雑さは、特に大きいとコメントしている。IBM は、今月初めに公に発表された新しい基盤モデル「watsonx」の構築を始めたとき、Red Hat OpenShift に注目した。

私たちのプラットフォームは、OpenShift AI に組み込まれたスケールと生産能力の種類をお見せするために、IBM が基礎モデルの構築、訓練、管理に使用しているプラットフォームだ。(Wright 氏)

AI/ML 導入の課題と Red Hat のソリューション

Red Hatは 、OpenShift AI に一連の強化機能を組み込んでいる。その中には、モデルのパフォーマンス機能がある。Wright 氏は、OpenShift AI は、本番環境にデプロイされたモデルのモニタリングとパフォーマンスを管理するデータサイエンティストの能力を向上させていくだろうと述べた。モデルパフォーマンスの一部は、潜在的なモデルドリフトを監視し、モデルが正確さを保つことを確認することでもある。

AI/ML ワークロードのデプロイメント・パイプラインも重要だ。そのため、Red Hat OpenShift AI は、組織がモデルの構築とデプロイのための反復可能なアプローチを作成することを可能にしている。また、AI/MLモデル構築のためのカスタムランタイムを統合する取り組みも行われている。

データサイエンスチームは、ツールを組み立てるだけに不釣り合いな時間を費やしていることがわかった。もちろん、ツールのセットを作ることはできるが、それは企業が求めているツールの正確なセットではないかもしれないので、ランタイム環境をカスタマイズする必要があるかもしれない。

また、AI/MLのワークロードが本番に到達するために必要なのは、AI の品質指標を連携する機能だ。Wright 氏は、多くのデータサイエンス実験が失敗するのは、ビジネス成果との整合性が取れていないためだと指摘する。

そうなると、成功の度合いを測るのが難しい。だから、パイプライン全体に指標を組み込んでいくことが、本当に重要だと思う。(Wright 氏)

【via VentureBeat】 @VentureBeat

【原文】

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