{"id":115643,"date":"2024-05-09T01:52:05","date_gmt":"2024-05-08T23:52:06","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/red-hat-predstavil-distributiv-rhel-ai-i-rezhim-sborki-rhel-na-baze-ostree-i-bootc"},"modified":"2024-05-09T01:52:05","modified_gmt":"2024-05-08T23:52:06","slug":"red-hat-predstavil-distributiv-rhel-ai-i-rezhim-sborki-rhel-na-baze-ostree-i-bootc","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/red-hat-predstavil-distributiv-rhel-ai-i-rezhim-sborki-rhel-na-baze-ostree-i-bootc","title":{"rendered":"Red Hat hat die RHEL AI-Distribution und den RHEL-Baufmodus auf Basis von OSTree und bootc vorgestellt.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
Das Unternehmen Red Hat hat die Distribution Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) vorgestellt, die speziell f\u00fcr die Durchf\u00fchrung von Aufgaben im Bereich maschinelles Lernen entwickelt wurde und darauf abzielt, die Erstellung von Serverl\u00f6sungen, die gro\u00dfe dialogorientierte Modelle nutzen, zu vereinfachen. Sie umfasst eine Auswahl an Werkzeugen und Frameworks f\u00fcr maschinelles Lernen sowie Treiber zur Nutzung verschiedener Hardwarebeschleuniger von AMD, Intel und NVIDIA sowie Komponenten zur Aktivierung der Funktionen von Dell-, Cisco-, HPE-, Lenovo- und SuperMicro-Servern, die f\u00fcr AI-Systeme optimiert sind. <\/p>\n
RHEL AI ist f\u00fcr die Entwicklung, das Testen und die Ausf\u00fchrung von maschinellen Lernsystemen auf Basis des gro\u00dfen Sprachmodells Granite vorgesehen, das von IBM unter der Lizenz Apache 2.0 ver\u00f6ffentlicht wurde und in der Lage ist, bei der Textgenerierung bis zu 4.000 Tokens zu ber\u00fccksichtigen und 7 Milliarden Parameter abzudecken. Zur Interaktion mit dem Granite-Modell wurde im Distribution ein offenes Toolkit namens InstructLab integriert, das die Methodologie LAB (Large-scale Alignment for chatBots) unterst\u00fctzt, um es an die eigenen Bed\u00fcrfnisse anzupassen, Modelle zu optimieren und zus\u00e4tzliches Wissen hinzuzuf\u00fcgen sowie neue F\u00e4higkeiten in vortrainierten Modellen zu implementieren. <\/p>\n
Die Plattform kann zur Entwicklung von KI-Anwendungen f\u00fcr Unternehmensbed\u00fcrfnisse sowie zur Implementierung von Diensten zur Inhaltserstellung, dem Aufbau von Dialogsystemen und der Integration in Anwendungen virtueller Assistenten verwendet werden. Sie unterst\u00fctzt F\u00e4higkeiten wie die Beantwortung von Fragen in nat\u00fcrlicher Sprache, das L\u00f6sen mathematischer Aufgaben, das Generieren von sinnvollem Text zu einem gegebenen Thema, das Erstellen von Zusammenfassungen, das Korrigieren von Fehlern im Text, das Umschreiben mit anderen Worten sowie das Helfen beim Programmieren in verschiedenen Programmiersprachen und das Erstellen von Briefen und Dokumenten nach Vorlage.
Abbilder k\u00f6nnen in Formaten wie OCI (\u00e4hnlich wie bei Docker), ISO, QCOW2, AMI, VMI und VMDK erstellt werden. Der Inhalt des Abbilds wird durch Bearbeitung der Datei Containerfile ausgew\u00e4hlt. F\u00fcr die Erstellung und Verwaltung von Abbildern k\u00f6nnen Standard-Containerverwaltungstools wie Podman und OpenShift Container Platform verwendet werden. Zum Installieren der Abbilder kann sowohl der standardm\u00e4\u00dfige Anaconda-Installer als auch das Tool bootc-image-builder verwendet werden, das es erm\u00f6glicht, ein Containerabbild in ein bootf\u00e4higes Disk-Image zu konvertieren. Zum Aktualisieren bootf\u00e4higer Containerabbilder, die mit dem Linux-Kernel geliefert werden und \u00e4hnlich wie konventionelle Systemabbilder geladen werden k\u00f6nnen, wird das Tool bootc verwendet. \n Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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