Kompania Red Hat shpalli gatishmĂ«rinĂ« e versionit tĂ« ri tĂ« distribuimit RHEL â Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI), e cila Ă«shtĂ« posaçërisht e adaptuar pĂ«r tĂ« pĂ«rmbushur detyrat e mĂ«simit tĂ« makinĂ«s dhe ka si qĂ«llim tĂ« thjeshtojĂ« krijimin e zgjidhjeve serverike qĂ« pĂ«rdorin modele tĂ« mĂ«dha gjuhĂ«sore.
Në përbërje të distribuimit është një grup mjetesh dhe kornizash për mësimin e makinës, drajverë për përdorimin e akseleratorëve të ndryshëm harduerikë nga AMD, Intel dhe NVIDIA, si dhe componente për aktivizimin e mundësive të serverëve Dell, Cisco, HPE, Lenovo dhe SuperMicro, të optimizuar për sistemet AI. Ndërtesat shpërndahen përmes Red Hat Customer Portal në variante për instalim të drejtpërdrejtë në serverë dhe për implementim në sistemet cloud AWS dhe IBM Cloud.
Platforma mund të përdoret për zhvillimin e aplikacioneve të AI për ndërmarrje, implementimin e shërbimeve të gjenerimit të përmbajtjes, krijimin e sistemeve dialoguese dhe integrimin në aplikacionet e asistentëve virtualë, duke mbështetur aftësi të tilla si përgjigja në pyetje në gjuhën natyrale, zgjidhja e problemeve matematikore, gjenerimi i tekstit të kuptueshëm mbi një temë të caktuar, përgatitja e përmbledhjeve të përmbajtjes, korrigjimi i gabimeve në tekst, kryerja e rishkrimit me fjalë të tjera, ndihma në shkrimin e kodit në gjuhë të ndryshme programimi, dhe formësimi i letrave dhe dokumenteve në përputhje me një model.
Në RHEL AI janë të integruara komponentët për krijimin, testimin dhe ekzekutimin e sistemeve të mësimit të makinerive të bazuara në modelin e madh të gjuhës Granite, i hapur nga IBM nën licencën Apache 2.0, i cili është i aftë të marrë në konsideratë deri në 4,000 token gjatë gjenerimit të tekstit dhe mbulon 7 miliardë parametra. Për të ndërvepruar me modelin Granite, në distribucion është integruar mjeti i hapur InstructLab, i cili mbështet metodologjinë LAB (Large-scale Alignment for chatBots) për përshtatjen sipas nevojave dhe optimizimin e modeleve, si dhe për shtimin e njohurive shtesë dhe realizimin e aftësive të reja në modelet e trajnuara paraprakisht.
Burimi: opennet.ru
