La plataforma MLOps open y los modelos Granite servidos on-prem: la IA enterprise con los datos que se quedan en casa.
OpenShift AI trae el ciclo de vida de los modelos dentro de OpenShift: workbenches para los data scientists, pipelines de entrenamiento, model serving escalable (vLLM/KServe) y monitorización. RHEL AI añade los modelos Granite de IBM e InstructLab para especializarlos con tus datos — todo on-prem, donde los datos pueden quedarse.
Documentos y knowledge bases consultables: el caso de uso que compensa primero, sin enviar datos fuera.
Autoescalado, canaries y versionado de los modelos: la IA tratada como cualquier servicio de producción.
Granite especializado en tu dominio con ejemplos, no con retraining de millones: la IA a medida accesible.
Cuotas, time-slicing y monitorización: las GPU compartidas sin guerras entre equipos.
OpenShift AI orquesta el ciclo ML: workbenches Jupyter con imágenes curadas (PyTorch, CUDA), Data Science Pipelines (Kubeflow) para entrenamientos reproducibles, model registry y serving con KServe — vLLM para los LLM, con autoescalado y canaries. Las GPU se reparten con time-slicing o MIG; RHEL AI e InstructLab especializan los Granite con la taxonomía de conocimiento; todo con RBAC y cuotas por proyecto.
Asistentes sobre los documentos y procesos de empresa, on-prem.
Calidad y seguridad en las plantas, cerca de las líneas.
Un entorno gobernado para todos los equipos, GPU incluidas.