La piattaforma MLOps open e i modelli Granite serviti on-prem: l'AI enterprise coi dati che restano in casa.
OpenShift AI porta il ciclo di vita dei modelli dentro OpenShift: workbench per i data scientist, pipeline di training, model serving scalabile (vLLM/KServe) e monitoraggio. RHEL AI aggiunge i modelli Granite di IBM e InstructLab per specializzarli sui tuoi dati — tutto on-prem, dove i dati possono stare.
Documenti e knowledge base interrogabili: il caso d'uso che ripaga per primo, senza mandare dati fuori.
Autoscaling, canary e versioning dei modelli: l'AI trattata come ogni servizio di produzione.
Granite specializzato sul tuo dominio con esempi, non con retraining da milioni: l'AI su misura accessibile.
Quote, time-slicing e monitoring: le GPU condivise senza guerre tra team.
OpenShift AI orchestra il ciclo ML: workbench Jupyter con immagini curate (PyTorch, CUDA), Data Science Pipelines (Kubeflow) per addestramenti riproducibili, model registry e serving con KServe — vLLM per gli LLM, con autoscaling e canary. Le GPU si spartiscono con time-slicing o MIG; RHEL AI e InstructLab specializzano i Granite con la tassonomia di conoscenza; il tutto con RBAC e quote per progetto.
Assistenti sui documenti e processi aziendali, on-prem.
Qualità e sicurezza negli stabilimenti, vicino alle linee.
Un ambiente governato per tutti i team, GPU incluse.