Red Hat AI 3 se centra en abordar directamente estos retos, proporcionando una experiencia m\u00e1s coherente y unificada a los directores de inform\u00e1tica y a los responsables de TI para maximizar sus inversiones en tecnolog\u00edas de aceleraci\u00f3n inform\u00e1tica. Permite un r\u00e1pido escalado y distribuci\u00f3n de las cargas de trabajo de IA en entornos h\u00edbridos y de m\u00faltiples proveedores, al tiempo que mejora la colaboraci\u00f3n entre equipos en cargas de trabajo de IA de \u00faltima generaci\u00f3n, como los agentes, todo ello en la misma plataforma com\u00fan.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfQu\u00e9 es LLM-D?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\nRed Hat AI 3 presenta la disponibilidad general de LLM-D, un marco de c\u00f3digo abierto que ayuda a escalar los LLMs en Kubernetes. LLM-D permite la inferencia distribuida inteligente y se puede combinar con tecnolog\u00edas de c\u00f3digo abierto clave, como la Kubernetes Gateway API Inference Extension, la Nvidia Inference Transfer Library (NIXL) y la DeepEP Mixture of Experts (MoE) Communication Library. LLM-D se basa en vLLM, transform\u00e1ndolo de un motor de inferencia de un solo nodo de alto rendimiento en un sistema de servicios distribuido, coherente y escalable.<\/p>\n\n\n\n
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\u200e<\/p>\n\n\n\n
\u201eCuando las empresas pasan de la fase experimental a la producci\u00f3n de la IA, se enfrentan a una nueva oleada de retos en t\u00e9rminos de complejidad, costes y control\u201c.\u201c<\/em><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\nJoe Fernandes, <\/strong><\/em>
Vicepresidente y director general, <\/em>
Unidad de negocio de IA, <\/em>
Red Hat<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\n\n\n\u00abA medida que las empresas pasan de la experimentaci\u00f3n a la producci\u00f3n de la IA, se enfrentan a una nueva ola de retos en t\u00e9rminos de complejidad, coste y control. Con Red Hat AI 3, ofrecemos una plataforma de c\u00f3digo abierto de nivel empresarial que minimiza estos obst\u00e1culos. Al incorporar nuevas capacidades, como la inferencia distribuida con LLM-D y una base para la IA agencial, estamos capacitando a los equipos de TI para que pongan en marcha la IA de pr\u00f3xima generaci\u00f3n con mayor confianza, en sus propios t\u00e9rminos y en cualquier infraestructura\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
Agentes de IA de \u00faltima generaci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\nLos agentes de IA est\u00e1n llamados a transformar la forma en que se crean las aplicaciones, y sus complejos flujos de trabajo aut\u00f3nomos exigir\u00e1n mucho a las capacidades de inferencia. Para ayudar a acelerar la creaci\u00f3n y el despliegue de agentes, Red Hat ha introducido una capa API unificada basada en Llama Stack, que ayuda a alinear el desarrollo con los est\u00e1ndares del sector, como los protocolos de interfaz LLM compatibles con OpenAI. Adem\u00e1s, para promover un ecosistema m\u00e1s abierto e interoperable, Red Hat es uno de los primeros en adoptar el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP), un potente est\u00e1ndar emergente que optimiza la forma en que los modelos de IA interact\u00faan con herramientas externas, una caracter\u00edstica fundamental para los agentes de IA modernos.<\/p>\n\n\n\n
Personalizaci\u00f3n de modelos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\nRed Hat AI 3 introduce un nuevo kit de herramientas modular y extensible para la personalizaci\u00f3n de modelos, basado en la funcionalidad existente de InstructLab. Proporciona bibliotecas Python especializadas que ofrecen a los desarrolladores una mayor flexibilidad y control. El kit de herramientas se basa en proyectos de c\u00f3digo abierto como Docling para el procesamiento de datos, que optimiza la ingesti\u00f3n de documentos no estructurados en un formato legible por la IA. Tambi\u00e9n incluye un marco flexible para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos y un centro de formaci\u00f3n para el ajuste de LLM. El centro de evaluaci\u00f3n integrado ayuda a los ingenieros de IA a supervisar y validar los resultados, lo que les permite aprovechar con confianza sus datos propios para obtener resultados de IA m\u00e1s precisos y relevantes.<\/p>\n\n\n\n
Fuente: Red Hat<\/p>\n\n\n\n
Contin\u00fae con la entrada del socio:<\/p>\n\n\n\n![\"\"](\"https:\/\/e3mag.com\/wp-content\/uploads\/2021\/03\/RedHat-Logo-B-Color-CMYK.jpg\")
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Al incorporar nuevas capacidades, como la inferencia distribuida con LLM-D y una base para la IA agencial, estamos capacitando a los equipos de TI para que pongan en marcha la IA de pr\u00f3xima generaci\u00f3n con mayor confianza, en sus propios t\u00e9rminos y en cualquier infraestructura\u00bb.<\/p>\n\n\n\n Los agentes de IA est\u00e1n llamados a transformar la forma en que se crean las aplicaciones, y sus complejos flujos de trabajo aut\u00f3nomos exigir\u00e1n mucho a las capacidades de inferencia. Para ayudar a acelerar la creaci\u00f3n y el despliegue de agentes, Red Hat ha introducido una capa API unificada basada en Llama Stack, que ayuda a alinear el desarrollo con los est\u00e1ndares del sector, como los protocolos de interfaz LLM compatibles con OpenAI. Adem\u00e1s, para promover un ecosistema m\u00e1s abierto e interoperable, Red Hat es uno de los primeros en adoptar el Protocolo de Contexto de Modelos (MCP), un potente est\u00e1ndar emergente que optimiza la forma en que los modelos de IA interact\u00faan con herramientas externas, una caracter\u00edstica fundamental para los agentes de IA modernos.<\/p>\n\n\n\n Red Hat AI 3 introduce un nuevo kit de herramientas modular y extensible para la personalizaci\u00f3n de modelos, basado en la funcionalidad existente de InstructLab. Proporciona bibliotecas Python especializadas que ofrecen a los desarrolladores una mayor flexibilidad y control. El kit de herramientas se basa en proyectos de c\u00f3digo abierto como Docling para el procesamiento de datos, que optimiza la ingesti\u00f3n de documentos no estructurados en un formato legible por la IA. Tambi\u00e9n incluye un marco flexible para la generaci\u00f3n de datos sint\u00e9ticos y un centro de formaci\u00f3n para el ajuste de LLM. 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