Red Hat ha lanzado oficialmente Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI, un producto diseñado para facilitar la adopción de la inteligencia artificial (IA) en las empresas. Este nuevo enfoque promete ser de gran utilidad para administradores y desarrolladores que buscan integrar IA en sus operaciones.
RHEL AI ofrece una imagen de RHEL completamente optimizada y lista para el despliegue en servidores, tanto en entornos de nube híbrida como on-premise. Estas instancias optimizadas están diseñadas para trabajar con modelos Granite y herramientas de InstructLab. Además, incluyen bibliotecas optimizadas para Pytorch y aceleradores de GPU compatibles con hardware de AMD, Intel y NVIDIA, permitiendo un rendimiento mejorado en el desarrollo y despliegue de modelos de IA generativa (gen AI).
Esta plataforma marca el inicio de una nueva etapa para Red Hat en el mundo de la IA. El objetivo principal es facilitar el desarrollo, pruebas y despliegue de modelos gen AI. La plataforma integra los modelos de lenguaje de la familia Granite, licenciados bajo código abierto, y las herramientas de alineación de InstructLab, basadas en la metodología LAB de IBM Research.
La metodología LAB utiliza generación de datos sintéticos y ajuste en múltiples fases para alinear modelos de IA/ML de forma eficiente, sin la necesidad de procesos manuales costosos. Gracias a InstructLab, la comunidad puede contribuir al desarrollo de estos modelos de forma colaborativa, similar a otros proyectos de código abierto.
Con el lanzamiento de InstructLab, IBM también ha puesto a disposición modelos de lenguaje y código, como el modelo Granite 7B en inglés, bajo la licencia Apache. Esto permite a los usuarios mejorar las capacidades de estos modelos de manera abierta y transparente.
RHEL AI también se integra con OpenShift AI, la plataforma de operaciones de machine learning (MLOps) de Red Hat, lo que facilita la implementación de modelos a gran escala en clústeres distribuidos de Kubernetes.
Uno de los grandes desafíos de la IA es su coste. Entrenar modelos de lenguaje de gran tamaño puede costar millones de dólares. Para enfrentar este reto, Red Hat ha incorporado la técnica de Recuperación Aumentada por Generación (RAG) en RHEL AI. Esta tecnología permite que los modelos accedan a bases de datos y documentos externos, mejorando la precisión de las respuestas al utilizar información aprobada y específica del negocio.
Esto también significa que las empresas pueden entrenar modelos de IA a partir del conocimiento de sus expertos internos, sin necesidad de contar con un profundo conocimiento en machine learning, lo que convierte a RHEL AI en una solución más práctica para el ámbito empresarial.
RHEL AI se caracteriza por su flexibilidad. Puede funcionar en cualquier entorno donde resida la información de la empresa, ya sea on-premise, en el edge o en la nube pública. Este enfoque flexible es clave para que las empresas implementen estrategias de IA sin necesidad de realizar grandes cambios en su infraestructura actual.
El programa ya está disponible como una suscripción de tipo «trae tu propio (BYO)» en Amazon Web Services (AWS) y en IBM Cloud, y próximamente estará disponible como servicio en AWS, Google Cloud Platform (GCP), IBM Cloud y Microsoft Azure.
Red Hat también ha anunciado una colaboración con Dell Technologies para llevar RHEL AI a los servidores Dell PowerEdge. Esta asociación pretende simplificar el despliegue de IA al proporcionar soluciones de hardware validadas y optimizadas para RHEL AI, incluyendo computación acelerada por NVIDIA.
Con este lanzamiento, Red Hat busca llevar la IA más allá de los grandes gigantes tecnológicos y ofrecerla a empresas de todos los tamaños. Su enfoque en el código abierto y el soporte empresarial posiciona a Red Hat a la vanguardia de la revolución de la IA. Sin embargo, el éxito de RHEL AI dependerá de su adopción y de las aplicaciones en el mundo real.
