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OpenShift AI

La piattaforma MLOps open e i modelli Granite serviti on-prem: l'AI enterprise coi dati che restano in casa.

FOCUS · AI ON-PREM, DATI IN CASADal notebook al modello in produzione, sulla tua infrastruttura
Materiale YoctoIT per clienti e partner · Red Hat, RHEL, OpenShift, Ansible e gli altri prodotti citati sono marchi di Red Hat, Inc. o di sue affiliate.
01 · Cos'è

OpenShift AI & RHEL AI, in chiaro.

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.

On-prem
LLM e RAG sulla tua infrastruttura: i dati sensibili non escono
Granite
i modelli open di IBM, licenza Apache: base solida e difendibile
GPU-ready
scheduling GPU nativo: NVIDIA (e non solo) governate come risorse
OpenShift AI & RHEL AI
VESTE UFFICIALE RED HAT · OPENSHIFT AI
SCHEMA UFFICIALE · WORKFLOW OPENSHIFT AI · FONTE: RED HAT DOCS
SCHEMA UFFICIALE · WORKFLOW OPENSHIFT AI · FONTE: RED HAT DOCS
02 · Come lo si usa bene

Le cose che fanno la differenza.

Dal dato al servizio

Applicazioni & copilotichat, RAG, agenti sui processi
Workbench
Pipeline
Serving
esplorare · addestrare · esporre
OpenShift AIMLOps governato, GPU schedulate
Fusion HCI + GPUla base fisica per l'AI
L'AI come carico enterprise, non esperimento

RAG coi dati aziendali

Documenti e knowledge base interrogabili: il caso d'uso che ripaga per primo, senza mandare dati fuori.

Model serving serio

Autoscaling, canary e versioning dei modelli: l'AI trattata come ogni servizio di produzione.

InstructLab

Granite specializzato sul tuo dominio con esempi, non con retraining da milioni: l'AI su misura accessibile.

Costi GPU governati

Quote, time-slicing e monitoring: le GPU condivise senza guerre tra team.

03 · Use case

Dove rende davvero.

Copiloti interni

Assistenti sui documenti e processi aziendali, on-prem.

Computer vision

Qualità e sicurezza negli stabilimenti, vicino alle linee.

Data science platform

Un ambiente governato per tutti i team, GPU incluse.

L'AI enterprise è un problema di piattaforma prima che di modelli: la piattaforma è il nostro mestiere.