La empresa Red Hat ha presentado la distribución Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), que está especialmente adaptada para realizar tareas de aprendizaje automático y busca simplificar la creación de soluciones de servidor que utilicen grandes modelos de diálogo. Incluye un conjunto de herramientas y marcos para el aprendizaje automático, así como controladores para utilizar diversos aceleradores de hardware de AMD, Intel y NVIDIA, y componentes para aprovechar las capacidades de los servidores Dell, Cisco, HPE, Lenovo y SuperMicro, optimizados para sistemas de AI.
RHEL AI está diseñado para el desarrollo, prueba y ejecución de sistemas de aprendizaje automático basados en el gran modelo de lenguaje Granite, que fue abierto por IBM bajo la licencia Apache 2.0, capaz de considerar hasta 4,000 tokens durante la generación de texto y abarcando 7 mil millones de parámetros. Para interactuar con el modelo Granite, la distribución incluye un conjunto de herramientas de código abierto denominado InstructLab, que apoya la metodología LAB (Large-scale Alignment for chatBots) para ajustarse a las necesidades y optimizar los modelos, así como para agregar conocimientos adicionales y realizar nuevas habilidades en modelos preentrenados.
La plataforma puede ser utilizada para desarrollar aplicaciones de AI para necesidades empresariales y para implementar servicios para la generación de contenido, creación de sistemas de diálogo e integración en aplicaciones de asistentes virtuales, que soportan habilidades como responder preguntas en lenguaje natural, resolver problemas matemáticos, generar texto coherente sobre un tema dado, resumir contenido, corregir errores en el texto, realizar reescritura con otras palabras, ayudar en la redacción de código en varios lenguajes de programación, y generar cartas y documentos según plantillas.
Además, la empresa Red Hat ha presentado un nuevo modo para crear y gestionar imágenes del sistema basadas en Red Hat Enterprise Linux — el "modo de imagen", que permite utilizar herramientas y tecnologías aplicadas para crear y ejecutar contenedores de aplicaciones en el despliegue del sistema operativo. Este nuevo modo manipula imágenes de sistema monolíticas, formadas con la herramienta rpm-ostree y actualizadas de forma atómica sin dividir en paquetes individuales.
Las imágenes se pueden crear en formatos OCI (como en Docker), ISO, QCOW2, AMI, VMI y VMDK. El contenido de la imagen se selecciona editando el archivo Containerfile. Para crear y gestionar imágenes, se pueden utilizar herramientas estándar de gestión de contenedores, como Podman y OpenShift Container Platform. Se puede usar tanto el instalador estándar Anaconda como la herramienta bootc-image-builder para convertir una imagen de contenedor en una imagen de disco de arranque. Para actualizar las imágenes de arranque de los contenedores, que vienen con el núcleo de Linux y son capaces de arrancar de manera similar a las compilaciones normales del sistema, se utiliza la herramienta bootc.
Fuente: opennet.ru
