企業(yè)AI 入門：新手指南

RedHatJJ第1章第1章第20頁(yè)為其業(yè)的機(jī)遇。、A,在各行各業(yè)內(nèi)實(shí)現(xiàn)了和交付能夠和交付能夠是，大多數(shù)況下，造成為他們的企業(yè)組織提供競(jìng)爭(zhēng)為他們的企業(yè)組織提供競(jìng)爭(zhēng)的問題數(shù)量要多于能夠解決和提升AI成熟度的能力部?jī)r(jià)值，并且在很多情AIAIAI關(guān)3生成式人工智能（gen生成式人工智能（genAI）：生成式人工智能類似人類的文本和圖像，在自然語(yǔ)言處理和創(chuàng)45數(shù)據(jù)量。隨著數(shù)據(jù)的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，企業(yè)組織往往運(yùn)維效率欠佳。許多企業(yè)組織都明白，低效的阻礙生產(chǎn)力的提高，導(dǎo)致需要花費(fèi)更多的時(shí)間和客戶期望?？蛻粝Ｍ@得無憂的個(gè)性化體驗(yàn)。通斷的創(chuàng)新。AI可以幫助企業(yè)組織快速適第1章逼真的圖像甚至軟件代碼而備受關(guān)注。與自動(dòng)執(zhí)IDCWeb會(huì)議記錄?！袄蒙墒紸I開啟企業(yè)成功之路”。文檔編號(hào)：US50789223，2023年6月。大語(yǔ)言模型（LLM）和穩(wěn)定擴(kuò)散模型是促使生訓(xùn)練，能夠理解和生成自然語(yǔ)言，因此在客戶銷文案生成等方面非常有價(jià)值。另一方面，穩(wěn)定擴(kuò)散據(jù)處理功能整合到一個(gè)模型中，提供更全面的解決方案。要在紅帽的AI戰(zhàn)略深深植根于開源，可幫助進(jìn)一步了解LLM及其運(yùn)作方式7通過開源方法控制LLM（LLM及其他類型）通常受到服務(wù)提供商的嚴(yán)格控制。這就意味著，企業(yè)需要具備專業(yè)技能，有時(shí)還要付出），擁有版權(quán)的源代碼訓(xùn)練代碼生成模型呢？使用該模型生成的所確的答案，但在了解到后果可能會(huì)很嚴(yán)重后，企業(yè)紛紛轉(zhuǎn)為采紅帽的AI方法植根于開源，我們對(duì)IBMGranite系列基礎(chǔ)模型紅帽的AI解決方案甚至可以通過InstructLab（一種可增強(qiáng)LLM能力的社區(qū)驅(qū)動(dòng)型解決方案）直接為A在GitHub上探索InstructLab89第第圖像分割、語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本和圖像識(shí)別模型都是功能強(qiáng)大的常見模2章規(guī)模龐大，可能會(huì)導(dǎo)致成本增加、管理要求提高并且復(fù)此類模型的一個(gè)常見示例是LLM，這是一種強(qiáng)大的工具，已使但是，如果您有特定的業(yè)務(wù)要求、數(shù)據(jù)隱私方希望對(duì)模型的行為有更大的控制權(quán)，則可能需要擇合適的算法，并使用這些數(shù)據(jù)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。此流程需要強(qiáng)雖然構(gòu)建傳統(tǒng)或基礎(chǔ)模型可以為用戶提供自定義解訓(xùn)練過的模型，在特定領(lǐng)域的較小數(shù)據(jù)集上對(duì)其進(jìn)行再這種方法可以讓模型保留在初始訓(xùn)練中學(xué)到的一般知識(shí)根據(jù)特定數(shù)據(jù)的細(xì)微差別進(jìn)行調(diào)整。這也讓您可任務(wù)的性能。模型參數(shù)是指選定模型中的變量，定數(shù)據(jù)擬合到模型中來進(jìn)行估算。微調(diào)可能涉及更改學(xué)習(xí)修改模型的架構(gòu)或?qū)δＰ椭械哪承舆M(jìn)行更加密集的訓(xùn)研究人員正在研究如何調(diào)優(yōu)基礎(chǔ)模型，以提高速度和效知識(shí)（背景信息）進(jìn)行了編碼的外部來源檢索facts。），CCInstructLabInstructLab采用這種方法，目的是降低對(duì)個(gè)中央處理單元中央處理單元（CPUGPUNPU）<混合云將本地基礎(chǔ)架構(gòu)與公共云和私有云資因此，在利用混合云方法時(shí)，一個(gè)關(guān)鍵的考慮因素是所選工<與采用任何新技術(shù)一樣，采用企業(yè)組織必須克服這些挑戰(zhàn)才利用以下考慮因素來評(píng)估您的企業(yè)組織的準(zhǔn)備所有技術(shù)現(xiàn)代化項(xiàng)目來說，先在小范圍內(nèi)試用并逐所有技術(shù)現(xiàn)代化項(xiàng)目來說，先在小范圍內(nèi)試用并逐確定用例和AI團(tuán)隊(duì)llll3LLM，還是用于數(shù)據(jù)分析的預(yù)測(cè)模型，都要確保模型的功能與用例的目標(biāo)保持一致。考慮模型的復(fù)雜性、可4建立測(cè)試和驗(yàn)證循環(huán)，持續(xù)評(píng)估模型的有效5使用您的企業(yè)組織的數(shù)據(jù)來自定義所選模型。的相關(guān)性。通過對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)，可確保模型適應(yīng)您的企業(yè)6用LLM教師和LLM學(xué)生等方法，可讓您在真實(shí)數(shù)據(jù)稀缺或廠7廠<<8?企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者是指使用解決方案或受解決方案影響的?數(shù)據(jù)科學(xué)家負(fù)責(zé)對(duì)模型進(jìn)行預(yù)處理，并提供準(zhǔn)確無誤?IT運(yùn)維專家負(fù)責(zé)將解決方案與現(xiàn)有基礎(chǔ)架構(gòu)集成并實(shí)?開發(fā)團(tuán)隊(duì)和社區(qū)需要從一開始就參與進(jìn)來，合作、創(chuàng)“紅帽與英偉達(dá)有著長(zhǎng)期的緊密合作關(guān)系，“紅帽與英偉達(dá)有著長(zhǎng)期的緊密合作關(guān)系，JustinBoitano，英偉達(dá)企業(yè)產(chǎn)品副總裁“紅帽企業(yè)LinuxAI賦能無障礙的開源生成式AI創(chuàng)新”2024年5月7日。開源Granite模型助這些靈活的模型，您可以創(chuàng)建自定義語(yǔ)言模型2InstructLab模型一致性2InstructLab是由紅帽和IBM主導(dǎo)33Granite模型和InstructLinux鏡像上運(yùn)行，該鏡像幾乎與所有硬件和云環(huán)境兼容。這種44在紅帽O(jiān)penShiftAI沙盒中進(jìn)行試驗(yàn)組件，紅帽O(jiān)penShiftAI為數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員提供了一個(gè)強(qiáng)大的開放混合AI/ML平在紅帽O(jiān)penShiftAI沙盒中進(jìn)行試驗(yàn)組件，紅帽O(jiān)penShiftAI為數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員提供了一個(gè)強(qiáng)大的開放混合AI/ML平LinuxAI？面向企業(yè)的LLMiteLLM使用Apache-2.0社區(qū)協(xié)作OpenShiftAI進(jìn)hiftAI可以為您A為何選擇紅帽O(jiān)penShiftAI？能應(yīng)用中，還可以基于對(duì)源notebook的更改經(jīng)過測(cè)試、享受支持的AI/ML工具紅帽平臺(tái)可跟蹤、集成、測(cè)試和支持在紅帽O(jiān)penShift應(yīng)用平紅帽O(jiān)penShiftAI既可以作為自助管理軟作為紅帽O(jiān)penShift上的全托管云服務(wù)提供，借助這個(gè)既注重安全又靈活的平臺(tái)，您可以選擇在任何位置開發(fā)紅帽咨詢提供各種服務(wù)來協(xié)助您安裝、配置和使用紅帽O(jiān)penShiftAI，發(fā)揮這款產(chǎn)品的最大潛力。無論您想試用紅帽O(jiān)penshiftAI利用紅帽的開放混合云戰(zhàn)略加快AI采用速度，靈活地在您需要的任何地利用紅帽的專業(yè)知識(shí)、咨詢和培