{"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\/it\/blog\/news\/red-hat-predstavil-distributiv-rhel-ai-i-rezhim-sborki-rhel-na-baze-ostree-i-bootc","title":{"rendered":"Red Hat ha presentato la distribuzione RHEL AI e la modalit\u00e0 di build RHEL basata su OSTree e bootc","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
L'azienda Red Hat ha presentato la distribuzione Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), che \u00e8 stata specificamente adattata per l'esecuzione di compiti di machine learning ed \u00e8 progettata per semplificare la creazione di soluzioni server che utilizzano grandi modelli dialogici. Include un insieme di strumenti e framework per il machine learning, cos\u00ec come driver per utilizzare vari acceleratori hardware di AMD, Intel e NVIDIA, e componenti per sfruttare le capacit\u00e0 dei server Dell, Cisco, HPE, Lenovo e SuperMicro, ottimizzati per i sistemi AI. <\/p>\n
RHEL AI \u00e8 progettato per lo sviluppo, il testing e l'esecuzione di sistemi di machine learning basati sul grande modello linguistico Granite, rilasciato da IBM sotto licenza Apache 2.0, capace di considerare fino a 4 mila token nella generazione di testo e comprendente 7 miliardi di parametri. Per interagire con il modello Granite, il pacchetto include lo strumento open source InstructLab, che supporta la metodologia LAB (Large-scale Alignment for chatBots) per l'adattamento alle proprie esigenze e per l'ottimizzazione dei modelli, cos\u00ec come per l'aggiunta di conoscenze supplementari e l'implementazione di nuove abilit\u00e0 nei modelli gi\u00e0 pre-addestrati. <\/p>\n
La piattaforma pu\u00f2 essere utilizzata per sviluppare applicazioni AI per esigenze aziendali e per implementare servizi per la generazione di contenuti, la creazione di sistemi dialogici e l'integrazione in applicazioni per assistenti virtuali, supportando abilit\u00e0 come la capacit\u00e0 di rispondere a domande in linguaggio naturale, risolvere problemi matematici, generare testi significativi su un argomento specifico, redigere riassunti di contenuti, correggere errori nel testo, eseguire il rewriting con parole diverse, e aiutare nella scrittura di codice in diversi linguaggi di programmazione, formando lettere e documenti secondo modelli.
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Inoltre, l'azienda Red Hat ha presentato una nuova modalit\u00e0 per la creazione e la gestione di immagini di sistema basate su Red Hat Enterprise Linux \u2014 la \u00abmodalit\u00e0 immagine\u00bb, che consente di utilizzare strumenti e tecnologie impiegate per la creazione e l'esecuzione di container per le applicazioni per il deploy del sistema operativo. La nuova modalit\u00e0 gestisce immagini di sistema monolitiche, generate tramite strumenti rpm-ostree e aggiornate in modo atomico senza suddivisione in singoli pacchetti. <\/p>\n
Le immagini possono essere create in formati OCI (come in Docker), ISO, QCOW2, AMI, VMI e VMDK. Il contenuto dell'immagine \u00e8 selezionato attraverso la modifica del file Containerfile. Per la creazione e gestione delle immagini possono essere utilizzati strumenti standard di gestione dei contenitori, come Podman e OpenShift Container Platform. Le immagini possono essere installate sia utilizzando l'installatore standard Anaconda, sia con gli strumenti bootc-image-builder, che consentono di convertire un'immagine del contenitore in un'immagine disco avviabile. Per aggiornare le immagini disco avviabili dei contenitori, fornite con il kernel Linux e capaci di avviarsi analogamente alle normali build di sistema, si utilizza lo strumento bootc. \n Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"
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