Red Hat ha lanzado Enterprise Linux AI (RHEL AI), una plataforma de modelos fundacionales que permite a los usuarios desarrollar, probar y desplegar modelos de IA Generativa con mayor fluidez. RHEL AI reúne la familia de modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) Granite con licencia de código abierto de IBM Research, las herramientas de alineación de modelos de InstructLab basadas en la metodología LAB (Large-scale Alignment for chatBots) y un enfoque de desarrollo de modelos impulsado por la comunidad a través del proyecto InstructLab.
Toda la solución está empaquetada como una imagen RHEL optimizada y de arranque para despliegues de servidores individuales en la nube híbrida y también se incluye como parte de OpenShift AI, la plataforma híbrida de operaciones de aprendizaje automático (MLOps) de Red Hat, para ejecutar modelos e InstructLab a escala en entornos de clústeres distribuidos.
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Desarrollando IA en abierto con Red Hat InstructLab
IBM Research creó la técnica Large-scale Alignment for chatBots (LAB), un enfoque para la alineación de modelos que utiliza la generación de datos sintéticos guiada por taxonomías y un marco de ajuste de múltiples fases.
Tras comprobar que el método LAB podía ayudar a mejorar significativamente el rendimiento de los modelos, IBM y Red Hat decidieron lanzar InstructLab, una comunidad de código abierto creada en torno al método LAB y a los modelos Granite de código abierto de IBM. El proyecto InstructLab busca poner el desarrollo de LLM en manos de los desarrolladores haciendo que construir y contribuir a un LLM sea tan sencillo como contribuir a cualquier otro proyecto de código abierto.
Innovación en IA de código abierto sobre una base de Linux
RHEL AI se basa en este enfoque abierto de la innovación en IA, incorporando una versión lista para la empresa del proyecto InstructLab y los modelos de lenguaje y código Granite junto con la plataforma Linux. Esto crea una plataforma de modelos fundacional para llevar los modelos de IA Generativa con licencia de código abierto a la empresa.
