Umělá inteligence se stává součástí běžných IT operací. Firemní týmy už dávno neřeší jen to, jak model natrénovat, ale hlavně jak ho stabilně a bezpečně provozovat. A právě tady přichází na scénu Red Hat AI Inference Server – open source nástroj, který umožňuje nasazení AI modelů do produkce ve velkém měřítku, automatizovaně a v souladu s podnikovými standardy.
V ELOSu sledujeme AI trendy pečlivě a tohle řešení považujeme za zásadní milník – nejen pro firmy, které s AI teprve začínají, ale i pro ty, které už mají vlastní modely připravené a hledají způsob, jak je spolehlivě dostat do provozu.
Jednoduše řečeno, je to platforma pro nasazení inference modelů (tedy výpočetních operací, při kterých AI model dělá predikce na základě vstupních dat) – a to v prostředí, které je:
škálovatelné,
automatizované,
bezpečné,
a postavené na Red Hat OpenShift.
Podporuje různé frameworky jako PyTorch, TensorFlow, ONNX, a umožňuje spouštět kontejnery s různými runtime prostředími podle potřeby konkrétního modelu.
API-ready přístup
Modely můžete snadno zpřístupnit přes REST nebo gRPC API. Stačí zabalit inference do kontejneru a zpřístupnit jako službu.
Jednoduché nasazení
Celý proces se dá automatizovat pomocí Helm chartů a integrovat do CI/CD pipeline. To znamená méně ruční práce a menší riziko chyb.
Monitoring a telemetrie
Inference server spolupracuje s nástroji jako Prometheus, Grafana nebo OpenTelemetry, takže máte plný přehled o výkonu, odezvě a stabilitě vašich AI služeb.
Bezpečnost a škálování out-of-the-box
Díky integraci s OpenShift máte jistotu, že i AI modely běží v prostředí, kde platí firemní bezpečnostní politiky, limity přístupu i auditní stopy.
Edge-ready řešení
Modely lze nasadit nejen v cloudu nebo datacentru, ale také na edge zařízení, například do výrobních linek, obchodních provozoven nebo IoT prostředí.
Typickými uživateli Red Hat AI Inference Serveru jsou:
IT architekti, kteří hledají způsob, jak přivést AI do provozního prostředí, aniž by bourali stávající infrastrukturu.
DevOps a MLOps týmy, které chtějí automatizovat celý deployment proces a mít jistotu, že modely běží tak, jak mají.
Data scientisté, kteří chtějí své modely rychle dostat z vývojového prostředí do reálného provozu – bez složité ruční konfigurace.
Prediktivní údržba výrobních zařízení
Zpracování obrazu z kamer (např. bezpečnostních nebo výrobních) v reálném čase
Doporučovací systémy pro zákaznický servis
Automatizované zpracování dokumentů nebo e-mailů pomocí NLP
AI rozhodování v logistice a optimalizaci tras
Red Hat AI Inference Server není jen další AI nástroj. Je to most mezi vývojem a nasazením AI, který umožňuje firmám těžit z modelů v reálném provozu, a to bez kompromisů v oblasti správy, bezpečnosti a škálování.
Pokud už dnes řešíte AI strategii a chcete mít pod kontrolou nejen vývoj, ale i stabilní provoz modelů, doporučujeme se s tímto nástrojem seznámit detailněji – rádi vám s tím v ELOS Technologies pomůžeme.