红帽全球副总裁曹衡康：云是混合的，AI也是

2024-06-20

<article><section data-type=“rtext”>【环球网科技报道记者林迪】在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）已成为推动企业创新的核心力量。然而，在红帽看来，实施AI远不止选择一个模型那么简单。企业需要评估AI应用场景，并运用AI专业知识来为特定场景选择适当的模型，并且还必须处理AI实施过程中的各项显著难题，加上AI学科高门槛和人才的稀缺性，使得情况更为复杂。<img data-alt="" src="//img.huanqiucdn.cn/dp/api/files/imageDir/67b2c921a79291a7a73195ab1d71d64cu5.jpg?imageView2/2/w/750" />“云是混合的，AI也是。混合云能够充分利用不同平台的资源，提高计算效率，同时保证数据安全。红帽的AI战略不仅关注云平台，也注重边缘计算的能力，使得AI模型能够在更接近数据源的地方运行，减少延迟。”对此，红帽全球副总裁兼大中华区总裁曹衡康对记者表示。据介绍，红帽致力于提供轻量化的AI模型和多云环境下的部署。该平台的目标是简化AI模型的开发和部署过程，让更多企业能够轻松使用AI。红帽大中华区解决方案架构部高级总监王慧慧提到，红帽提供的AI解决方案覆盖了从基础架构到平台、模型以及应用开发的各个层面。红帽的OpenShift AI平台支持在多种环境下部署AI应用，包括私有云、公有云以及边缘计算设备，真正实现了AI的混合云部署。“我们能不能把一个大型的计算中心的算力变成一个‘池化’的资源，把它切分下来、分享出去，通过‘云’（公有云、混合云）的方式分享到不同的需求方去使用。” 王慧慧告诉记者，这是红帽AI基础架构要解决的一个事情。王慧慧以红帽的InstructLab工具为例进行说明，它能够简化AI模型的训练和调优过程。通过InstructLab，开发者可以使用较小的数据集在个人设备上进行实验性训练，大大降低了AI开发的资源需求。对此，红帽提供了端到端的AI平台和路径。具体来看，红帽提出了一个“三步走”的AI应用开发和部署策略，旨在满足企业用户在不同阶段的需求。首先，在资源受限的桌面环境中，开发人员可以使用InstructLab和小数据集进行初步的AI模型实验性训练，这一过程可以在个人的笔记本电脑或PC上通过容器化方式完成。其次，当基础模型经过验证和调优后，可以推送至更强大的RHEL AI服务器上，利用完整的合成数据和“教师-学生”模型训练方法，进一步进行生产级模型训练。最后，成熟的模型可以在分布式集群环境中，通过OpenShift AI平台进行扩展，实现自动化和MLOps功能，从而完成从原型到生产级别的全过程。这个端到端平台允许用户从小规模尝试开始，逐步扩大应用规模，最终实现AI模型的全面部署和运行。曹衡康还指出，红帽坚持100%的开源精神，致力于通过开源社区的力量，降低AI技术的应用门槛，让更多企业能够享受到AI带来的便利。“开源不仅能够提高AI技术的透明度和安全性，还能促进技术的快速迭代和创新。”据悉，红帽的AI战略还包括建立一个强大的生态系统。“在红帽的整体战略中，公司坚持了其长期以来的初衷和定位，即不直接涉足硬件制造和应用程序开发。红帽致力于在硬件和应用之间构建基础架构、平台和工具，以促进与众多合作伙伴的协作。”曹衡康表示，红帽与众多硬件和软件合作伙伴建立了合作关系，共同推动AI技术的发展。这些合作伙伴包括NVIDIA、英特尔、AMD等芯片制造商，以及各种ISV和行业客户。最后，对于未来AI技术的发展趋势，王慧慧指出，AI技术将继续与行业深度融合，推动企业创新。红帽将致力于构建一个开放、协作的AI生态系统，促进AI技术的广泛应用。曹衡康则建议企业，从实际需求出发，利用红帽提供的开源工具和平台，逐步构建和优化自己的AI应用。同时，红帽鼓励企业参与到开源社区中，共同推动AI技术的发展。</section></article>