Red Hatは、「Red Hat Enterprise Linux（RHEL）AI」の一般提供を正式に開始した。また新しい製品がリリースされたというだけにとどまらず、RHELの管理者とプログラマーが極めて有用だと認めるような、本当に役に立つAIアプローチになっている。
RHEL AIは、ハイブリッドクラウド環境全体にサーバーをデプロイするための、完全に最適化された起動可能なRHELイメージを提供して、企業規模での導入を簡素化するものだ。最適化された起動可能なランタイムインスタンスが、モデルである「Granite」、ツールパッケージの「InstructLab」と連携する。この中には、最適化されたランタイムライブラリー「Pytorch」のほか、「AMD Instinct MI300X」や、IntelおよびNVIDIAのGPU向けのGPUアクセラレーター、フレームワークの「NVIDIA NeMo」などが含まれる。
RHEL AIはRed Hatの基盤をなすAIプラットフォームであり、目指しているのは、生成AIモデルの開発、テスト、デプロイの効率化だ。IBM Researchがオープンソースでライセンスする大規模言語モデルファミリーのGranite、「LAB」（Large-scale Alignment for chatBots：チャットボットのための大規模アラインメント）メソドロジーに基づくInstructLabのアラインメントツール群、InstructLabプロジェクトによるモデル開発の共同アプローチが、この新しいプラットフォームで融合する。
IBM Researchが開拓したLABメソドロジーでは、AIや機械学習（ML）のモデルのアラインメントをコストがかさむ手作業なしで実行するため、合成データ生成と多段階のチューニングを活用している。このLABアプローチは、InstructLabコミュニティーによって洗練され、開発者が通常のオープンソースプロジェクトと同じように、LLMに貢献できるようになっている。
IBMはInstructLabの公開と併せて、Graniteの一部の英語モデルとコードモデルを「Apache」ライセンスで公開し、トレーニングとコミュニティー貢献のために透明性のあるデータセットを提供した。英語モデルの「Granite 7B」はInstructLabに統合されており、ユーザーが共同で機能を改善できる。
RHEL AIはまた、Red Hatの機械学習運用（MLOps）のプラットフォームである「Red Hat OpenShift AI」にも統合される。これにより、「Kubernetes」の分散クラスターで大規模言語モデルの実装が可能だ。
RHEL AIは現在、「Amazon Web Services」（AWS）と「IBM Cloud」で「持ち込み（BYO）」サブスクリプションとして利用できる。これから数カ月で、AWS、「Google Cloud Platform」（GCP）、IBM Cloud、「Microsoft Azure」でサービスとして利用できるようになる。
また、Dell TechnologiesはRHEL AIを「Dell PowerEdge」サーバーと統合するコラボレーションを発表した。NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングなどの実証されたハードウェアソリューションをRHEL AIに最適化して提供することで、AIのデプロイを簡略化しようというものだ。
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この記事は海外Red Ventures発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。
