برخی پروژهها به حداقل سربار و نتایج سریع نیاز دارند. برخی دیگر نیازمند هماهنگی در مقیاس بزرگ و یکپارچگی عمیق هستند. برای پروژه شما، تنظیمات ایدهآل هوش مصنوعی نیازهای فوری شما را برآورده میکند، بدون اینکه مانع از اهداف آتی شما شود.
Red Hat این چالشها را با دو مسیر مورد بررسی قرار میدهد: Red Hat Enterprise Linux (RHEL) AI برای استقرار سادهتر و OpenShift AI برای مقیاسبندی محیطهای پیچیده. RHEL AI با گردشکارهای موجود یکپارچه میشود و بارهای کاری کوچکتر را هدف قرار میدهد، در حالی که OpenShift AI خطوط لوله پیشرفته و هماهنگی در سطح خوشه را برای پروژههای بزرگتر امکانپذیر میکند. هر دو راهکار با مراحل مختلف سفر هوش مصنوعی همسو هستند.
این راهنما نقاط قوت هر کدام را باز میکند و به شما کمک میکند تصمیم بگیرید کدام یک برای پروژه شما مناسبتر است و چه زمانی آن را مستقر کنید.
مقایسه RHEL AI و OpenShift AI
برای سازمانهایی که راهکارهای هوش مصنوعی Red Hat را ارزیابی میکنند، این لیست تفاوتهای اصلی بین RHEL AI و OpenShift AI را از نظر استقرار، مقیاسپذیری و اتوماسیون برجسته میکند.
- مدل استقرار
- RHEL AI: تک سرور تولید
- OpenShift AI: Kubernetes توزیعشده در سراسر ابرهای ترکیبی
- پیچیدگی و تنظیمات
- RHEL AI: سرراست
- OpenShift AI: قابلیتهای پیشرفته، ویژگیهای قویتر
- مقیاسپذیری
- RHEL AI: مناسب برای پروژههای کوچکتر هوش مصنوعی
- OpenShift AI: طراحیشده برای هوش مصنوعی در مقیاس متوسط تا بزرگ
- اتوماسیون عملیات یادگیری ماشین (MLOps)
- RHEL AI: یکپارچه اما سادهتر
- OpenShift AI: اتوماسیون جامع خط لوله
- ابزارهای متنباز
- RHEL AI: Granite LLMs، InstructLab، vLLM، Docling
- OpenShift AI: Granite LLMs، InstructLab، Open Data Hub، vLLM، KubeFlow، یکپارچهسازی شریک
- موارد استفاده ایدهآل
- RHEL AI: در محل، مقیاس کوچکتر
- OpenShift AI: ابر ترکیبی، هوش مصنوعی سازمانی در مقیاس
- یکپارچگی ابر و شریک
- RHEL AI: پشتیبانی محدود از شرکا
- OpenShift AI: یکپارچگی گسترده اکوسیستم ابر و شریک
با در نظر داشتن این مقایسه، بیایید نگاهی دقیقتر به هر راهکار بیندازیم، با شروع RHEL AI.
RHEL AI: پایهای برای سرورهای فردی
RHEL AI یک پلتفرم هوش مصنوعی با استقرار آسان و متمرکز بر سرور است که به طور موثر بر روی سرورهای مستقل (در محل یا در ابر) برای سازمانهایی که به دنبال یک راهکار هوش مصنوعی مولد (GenAI) سرراست هستند، اجرا میشود. این پلتفرم بار سربار هماهنگی در مقیاس بزرگ را حذف میکند، که برای تیمهایی که میخواهند بدون مدیریت زیرساخت توزیعشده بر توسعه هوش مصنوعی تمرکز کنند، ایدهآل است. همچنین برای تیمهایی که بر توسعه هوش مصنوعی متمرکز هستند و در عین حال حفظ حریم خصوصی و امنیت دادهها را نیز در نظر دارند، بهترین گزینه است.
برخی از مزایای کلیدی آن عبارتند از:
- IBM Granite LLMs، که امکان نمونهسازی سریع با مدلهای هوش مصنوعی از پیش آموزشدیده را فراهم میکند.
- InstructLab، که همترازی و تنظیم دقیق مدل را با حداقل تنظیمات ساده میکند.
- توانایی اجرای مدلهای هوش مصنوعی از پیش آموزشدیده به صورت محلی بدون نیاز به مقیاسبندی پویا.
- یک معماری سادهتر که نگهداری را کاهش میدهد و مصرف منابع IT را کاهش میدهد.
تیمهای کوچکتر، موسسات تحقیقاتی و کسبوکارهایی که سیاستهای سختگیرانه حاکمیت داده دارند، میتوانند از RHEL AI بهرهمند شوند. برای بسیاری از سازمانها، به ویژه آنهایی که در مراحل اولیه پذیرش هوش مصنوعی هستند، این پلتفرم سبک و در عین حال توانمند، برای شروع کار کافی است.
چرا شروع با RHEL AI منطقی است
بهترین رویکرد اغلب شروع کوچک است و RHEL AI این امکان را با تنظیمات آسان، هزینه کمتر و پذیرش افزایشی هوش مصنوعی فراهم میکند. این پلتفرم برای تیمهایی که در حال بررسی هوش مصنوعی هستند بدون اینکه متعهد به پلتفرمهای پیچیده شوند، مناسب است. اگرچه Kubernetes قدرتمند است، اما میتواند پیچیدگی غیرضروری را در مراحل اولیه اضافه کند. این امر RHEL AI را قبل از مقیاسبندی، به یک انتخاب عملی تبدیل میکند.
RHEL AI علاوه بر سهولت استفاده، انعطافپذیری را نیز ارائه میدهد. این پلتفرم چارچوبهای هوش مصنوعی متنباز را در خود جای میدهد و به شما امکان میدهد مدلهای هوش مصنوعی را بدون گروگان گرفته شدن توسط فروشندگان آزمایش کنید. این امر آن را برای تیمهای تحقیقاتی و استارتاپهایی که باید موارد استفاده هوش مصنوعی را قبل از مقیاسبندی ثابت کنند، مناسب میسازد.
با این حال، در حالی که RHEL AI برای پروژههای کوچکتر موثر است، فاقد ویژگیهای عملیات هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ است. برخی از محدودیتهای آن عبارتند از:
- عدم آموزش هوش مصنوعی توزیعشده و چند خوشهای — برای سازمانهایی که حجم کاری پیچیده و زیاد را مدیریت میکنند مناسب نیست.
- اتوماسیون محدود — فاقد ابزارهای پیشرفته MLOps موجود در OpenShift AI است.
سازمانهایی که اهداف بلندمدت هوش مصنوعی دارند ممکن است با RHEL AI شروع کنند، اما باید برای انتقال به یک راهکار مقیاسپذیرتر با گسترش حجم کاری برنامهریزی کنند.
OpenShift AI: ساختهشده برای هوش مصنوعی مقیاسپذیر و درجه سازمانی
OpenShift AI یک پلتفرم برای ساخت، آموزش، استقرار و نظارت بر مدلهای هوش مصنوعی پیشبینیکننده و مولد فراهم میکند. این پلتفرم هماهنگی، اتوماسیون و مقیاسپذیری را برای حجم کاری هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ در چندین محیط ابری ترکیبی ارائه میدهد. همچنین شامل مقیاسپذیری بومی Kubernetes است که آن را قادر میسازد تا به طور موثر برنامهریزی و انجام تخصیص منابع را برای برنامههای کاربردی هوش مصنوعی مورد نیاز انجام دهد.
OpenShift AI تعدادی مزیت ارائه میدهد، از جمله:
- مقیاسبندی پویا حجم کاری هوش مصنوعی در سراسر زیرساخت توزیعشده.
- خودکارسازی آموزش، استقرار و نظارت بر مدل هوش مصنوعی از طریق خطوط لوله علم داده، که اجرای عملیات را آسانتر میکند.
- پشتیبانی از یک پلتفرم یکپارچه برای مدیریت مدل هوش مصنوعی از داخل سازمان تا ابر با حداقل سربار دستی.
- مطابقت با شیوههای امنیتی و انطباق، از جمله کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC)، هوش مصنوعی قابل اعتماد برای تشخیص سوگیری و محافظت از سازمانها در برابر آسیب.
- اضافه کردن تصاویر خوشه سفارشی برای افزایش همکاری در نوتبوکها و رجیستری مدل برای ردیابی و به اشتراک گذاری پروژههای علم داده.
سازمانهایی که دارای چندین مدل یا حجم کاری هوش مصنوعی متوسط تا بزرگ هستند، به پلتفرمی نیاز دارند که مقیاسپذیری، امنیت و انطباق را ارائه دهد. OpenShift AI برای کسبوکارهایی که به دنبال ساخت خطوط لوله ML هستند و کسانی که الزامات نظارتی محکمی دارند، مناسب است، مانند:
- سازمانهای بزرگ بخش دولتی که چندین برنامه کاربردی هوش مصنوعی را بر روی پلتفرمهای ابری ترکیبی اجرا میکنند.
- موسسات مالی که در آن امنیت، انطباق و مدیریت ریسک هوش مصنوعی بسیار مهم است.
- شرکتهای بهداشتی و بیوتکنولوژی که برای توسعه دارو و تشخیص پزشکی به هوش مصنوعی تکیه میکنند.
برای شرکتهایی که بیشتر بر در دسترس بودن بالا و عملیات هوش مصنوعی انعطافپذیر تمرکز دارند، OpenShift AI پلتفرم بهتری برای استقرارهای هوش مصنوعی مقیاسپذیر و درجه تولید است.
هر پروژه هوش مصنوعی به این مقدار سربار نیاز ندارد
در حالی که OpenShift AI مزایای زیادی از جمله مقیاسپذیری و هماهنگی را ارائه میدهد، نیازمند یک منحنی یادگیری شیبدار و الزامات زیرساختی است که هر سازمانی آماده انجام آن نیست. در اینجا برخی از مبادلات مرتبط با OpenShift AI آورده شده است:
- مدیریت حجم کاری هوش مصنوعی مبتنی بر Kubernetes نیازمند تخصص ماهرانه است.
- پیچیدگی عملیاتی بالاتر به این معنی است که ویژگیهای پیشرفته به تنظیمات، نگهداری و نظارت بیشتری نیاز دارند.
- اتوماسیون قوی و ویژگیهای چند ابری معمولاً نیازمند سرمایهگذاری بیشتری در زیرساخت و منابع هستند.
سربار ممکن است برای تیمهای کوچکتر یا کسانی که تازه با هوش مصنوعی شروع کردهاند، بیشتر از مزایا باشد. با این حال، برای شرکتهایی که بر مقیاسپذیری، اتوماسیون و انعطافپذیری تمرکز دارند، OpenShift AI یک گزینه استراتژیک بلندمدت باقی میماند.
به عنوان مثال، یک شرکت خردهفروشی که توصیههای مبتنی بر هوش مصنوعی را در سراسر زیرساخت چند ابری مدیریت میکند، از نظارت بر مدل و بهینهسازی عملکرد OpenShift AI برای دستیابی به یک راهکار مقرونبهصرفه برای حجم کاری هوش مصنوعی در مقیاس بهرهمند میشود. در همین حال، یک موسسه تحقیقاتی با الزامات سختگیرانه حریم خصوصی دادهها ممکن است RHEL AI را برای استقرار سبک و در محل خود انتخاب کند و از پیچیدگی ابر جلوگیری کند.
کدام راهکار هوش مصنوعی برای شما مناسب است؟
انتخاب بین RHEL AI و OpenShift AI به استراتژی توسعه هوش مصنوعی و نیازهای مقیاسپذیری شما بستگی دارد.
- RHEL AI برای حجم کاری هوش مصنوعی متمرکز بر سرور، استقرارهای فردی و موارد استفاده سادهتر هوش مصنوعی ایدهآل است.
- OpenShift AI در محیطهای چند ابری پیشرفت میکند و هماهنگی هوش مصنوعی درجه سازمانی، اتوماسیون MLOps و آموزش و استنتاج مدل هوش مصنوعی در مقیاس بزرگ را ارائه میدهد.
برای فروشگاههای Red Hat، یک استراتژی متعادل شامل شروع با RHEL AI برای مدلهای هوش مصنوعی تجربی یا در مقیاس کوچک است. سازمانها میتوانند هنگام تقاضای حجم کاری هوش مصنوعی از زیرساخت ابری ترکیبی، هوش مصنوعی مقیاسپذیر و پشتیبانی سازمانی، به OpenShift AI منتقل شوند.
انتخاب درست پلتفرم هوش مصنوعی با تکامل نیازهای شما، پذیرش و مقیاسپذیری را بهبود میبخشد. کلید موفقیت، برنامهریزی از قبل برای گسترش هوش مصنوعی است.