人工知能

負荷の大きいワークロードの処理には、基盤の強化が必要

新しい機能が増えると新たに複雑さも増すことがよくあります。しかし、信頼できる自社データに接続するよう設計されたハイブリッドクラウド・プラットフォームを使用すれば、AI のために働くのではなく、AI を自分のために活用できます。

AI を利用したアプリケーション

Banco Galicia

Red Hat® OpenShift® で AI による知見を迅速に提供

Banco Galicia の自然言語処理ソリューションでは、新規顧客のオンボーディングで 90% の精度を発揮しながらプロセスを迅速化しています。

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この自動化プロセスによって、運用コストを約 40% 節約し、人工知能を使う一連のプロジェクトで先駆者となることができました。

Erico Behmer 氏

Banco Galicia 最高情報責任者 (CIO)

あらゆる場所で自在に AI を解き放つ

先進的な IT は本質的に複雑で、AI によってその複雑性は増大します。必要なデータも生成されるデータも膨大なため、企業がすでに苦慮しているデータグラビティがさらに大きくなります。AI モデルには絶え間ない反復が必要であり、さらに、新しい規制要件によって新たな義務も生じます。

AI を環境全体にデプロイする必要がある場合、こうした複雑さは倍増します。Red Hat のオープン・ハイブリッドクラウド・プラットフォームを使うと、AI を任意の場所で自在に導入できます。オンプレミスで信頼できるデータを使ってモデルをトレーニングし、これをクラウドにデプロイ。実行場所を問わずに、AI 対応アプリケーションを一貫して構築。すべて実現可能です。

Red Hat OpenShift AI は、AI 対応のアプリケーションとモデルを、AI ライフサイクルの全体にわたって、そしてエッジにまで、構築、実行、維持するためのプラットフォームです。

避けようのないイノベーションに備える

エンタープライズ AI は突如として飛躍的進歩を遂げました。組織は、オープンソースコミュニティや Red Hat のハードウェアやソフトウェアの統合パートナーからなる大規模なエコシステムを活用することで、将来的な一連の AI イノベーションに際して瞬時に行動を起こすことができます。

Red Hat の AI/ML
ソリューションは
ビジネス価値を
生み出す

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210%

投資対効果

60%

開発者の時間を節約1

1 Sam Conway 氏、Benjamin Corey 氏「MLOps 向け Red Hat ハイブリッドクラウド・プラットフォームの Total Economic Impact™」 Forrester Consulting、Red Hat 後援、2022 年 3 月。

Turkcell は Red Hat OpenShift で AI の複雑性を
克服

チームの障害を排除する

アプリケーションの構築やモデルの作成を行う人は、新しい運用リソースや環境を待ってはいられません。チーム内やチーム間でのぎこちない力関係、雑然としたツールセット、一貫性のないプロセスは、受け入れることのできない障壁です。

こうした障壁を破るには、共通のパワフルなプラットフォームを中心にチームをまとめることが重要です。Red Hat OpenShift AI は、開発者、データサイエンティスト、オペレーターを同等に支援します。これを、各チームが必要とするリソースを必要な瞬間に提供するセルフサービスのエクスペリエンスによって実現します。

また、ユーザーをサポートするために、Red Hat Lightspeed、Red Hat Enterprise Linux 専用の生成 AI、Red Hat OpenShift、Red Hat Ansible Automation といったポートフォリオ全体で AI の力を適用しています。これを使うことで、お客様はオープン・ハイブリッドクラウド・プラットフォームをさらに活用できます。

Red Hat OpenShift AI

Red Hat OpenShift AI は、ハイブリッドクラウド環境とエッジの全体で AI/ML ライフサイクルを管理する統合プラットフォームです。これを使うことで、データサイエンティストや開発者は、モデルの開発、トレーニング、ファインチューニングを行い、AI 対応アプリケーションを提供し、試験から製品化までの工程を迅速化できます。 

以下のサービスと統合できます

Amazon Web Services NVIDIA
IBM Cloud Intel

次のステップ

ML の開発、トレーニング、テスト、およびハイブリッドクラウドへのデプロイ (技術概要)

チームのユーザーエクスペリエンスに一貫性を持たせることで AI ワークロードは大きく変わります。

AI/ML プラットフォームに関する 5 つの最重要事項 (チェックリスト)

コラボレーション、自律性、イノベーションに向けて戦略を調整しましょう。