Red Hat AI 3 s'attache \u00e0 relever directement ces d\u00e9fis en offrant aux DSI et aux responsables informatiques une exp\u00e9rience plus coh\u00e9rente et uniforme afin de maximiser leurs investissements dans les technologies d'acc\u00e9l\u00e9ration du traitement des donn\u00e9es. Il permet une mise \u00e0 l'\u00e9chelle et une distribution rapides des charges de travail d'IA dans des environnements hybrides et ind\u00e9pendants des fournisseurs, tout en am\u00e9liorant la collaboration entre les \u00e9quipes sur les charges de travail d'IA de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration, telles que les agents, le tout sur la m\u00eame plateforme commune.<\/p>\n\n\n\n
Qu'est-ce que le LLM-D ?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\nRed Hat AI 3 introduit la disponibilit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale de LLM-D, un framework open source qui prend en charge la mise \u00e0 l'\u00e9chelle des LLM sur Kubernetes. LLM-D permet une inf\u00e9rence distribu\u00e9e intelligente et peut \u00eatre combin\u00e9 avec des technologies open source cl\u00e9s telles que l'extension d'inf\u00e9rence de l'API Kubernetes Gateway, la biblioth\u00e8que de transfert d'inf\u00e9rence Nvidia (NIXL) et la biblioth\u00e8que de communication DeepEP Mixture of Experts (MoE). LLM-D s'appuie sur vLLM et le transforme d'un puissant moteur d'inf\u00e9rence \u00e0 n\u0153ud unique en un syst\u00e8me de services distribu\u00e9, coh\u00e9rent et \u00e9volutif.<\/p>\n\n\n\n
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\u200e<\/p>\n\n\n\n
\u201e Lorsque les entreprises passent de la phase exp\u00e9rimentale \u00e0 la phase de production de l'IA, elles sont confront\u00e9es \u00e0 une nouvelle vague de d\u00e9fis en termes de complexit\u00e9, de co\u00fbts et de contr\u00f4le. \u201c<\/em><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\nJoe Fernandes, <\/strong><\/em>
Vice-pr\u00e9sident et directeur g\u00e9n\u00e9ral, <\/em>
Unit\u00e9 commerciale IA, <\/em>
Red Hat<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\n\n\n\u201e Lorsque les entreprises passent de la phase exp\u00e9rimentale \u00e0 la phase de production de l'IA, elles sont confront\u00e9es \u00e0 une nouvelle vague de d\u00e9fis en termes de complexit\u00e9, de co\u00fbts et de contr\u00f4le. Avec Red Hat AI 3, nous proposons une plateforme open source de classe entreprise qui minimise ces obstacles. En int\u00e9grant de nouvelles fonctionnalit\u00e9s telles que l'inf\u00e9rence distribu\u00e9e avec LLM-D et une base pour l'IA bas\u00e9e sur des agents, nous permettons aux \u00e9quipes informatiques d'op\u00e9rationnaliser l'IA de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration avec plus de confiance, selon leurs propres id\u00e9es et sur n'importe quelle infrastructure. \u201c<\/p>\n\n\n\n
Agents IA de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\nLes agents IA vont r\u00e9volutionner la mani\u00e8re dont les applications sont d\u00e9velopp\u00e9es, et leurs workflows complexes et autonomes vont imposer des exigences \u00e9lev\u00e9es en mati\u00e8re de capacit\u00e9s d'inf\u00e9rence. Afin d'acc\u00e9l\u00e9rer la cr\u00e9ation et le d\u00e9ploiement d'agents, Red Hat a introduit une couche API unifi\u00e9e bas\u00e9e sur Llama Stack, qui aide \u00e0 aligner le d\u00e9veloppement sur les normes industrielles telles que les protocoles d'interface LLM compatibles avec OpenAI. Afin de promouvoir un \u00e9cosyst\u00e8me plus ouvert et plus interop\u00e9rable, Red Hat est \u00e9galement l'un des premiers \u00e0 adopter le Model Context Protocol (MCP), une norme puissante et \u00e9mergente qui optimise l'interaction des mod\u00e8les d'IA avec des outils externes, une fonctionnalit\u00e9 essentielle pour les agents IA modernes.<\/p>\n\n\n\n
ajustement du mod\u00e8le<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\nRed Hat AI 3 introduit une nouvelle bo\u00eete \u00e0 outils modulaire et extensible pour l'ajustement des mod\u00e8les, qui s'appuie sur les fonctionnalit\u00e9s existantes d'InstructLab. Elle fournit des biblioth\u00e8ques Python sp\u00e9cialis\u00e9es qui offrent aux d\u00e9veloppeurs plus de flexibilit\u00e9 et de contr\u00f4le. La bo\u00eete \u00e0 outils s'appuie sur des projets open source tels que Docling pour le traitement des donn\u00e9es, qui optimise la capture de documents non structur\u00e9s dans un format lisible par l'IA. Elle comprend \u00e9galement un cadre flexible pour la g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es synth\u00e9tiques et un centre de formation pour le r\u00e9glage fin des LLM. Le centre d'\u00e9valuation int\u00e9gr\u00e9 aide les ing\u00e9nieurs en IA \u00e0 surveiller et \u00e0 valider les r\u00e9sultats, leur permettant ainsi d'utiliser leurs donn\u00e9es propri\u00e9taires en toute s\u00e9curit\u00e9 pour obtenir des r\u00e9sultats d'IA plus pr\u00e9cis et plus pertinents.<\/p>\n\n\n\n
Source : Red Hat<\/p>\n\n\n\n
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\u201e Lorsque les entreprises passent de la phase exp\u00e9rimentale \u00e0 la phase de production de l'IA, elles sont confront\u00e9es \u00e0 une nouvelle vague de d\u00e9fis en termes de complexit\u00e9, de co\u00fbts et de contr\u00f4le. \u201c<\/em><\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n Joe Fernandes, <\/strong><\/em> \u201e Lorsque les entreprises passent de la phase exp\u00e9rimentale \u00e0 la phase de production de l'IA, elles sont confront\u00e9es \u00e0 une nouvelle vague de d\u00e9fis en termes de complexit\u00e9, de co\u00fbts et de contr\u00f4le. Avec Red Hat AI 3, nous proposons une plateforme open source de classe entreprise qui minimise ces obstacles. En int\u00e9grant de nouvelles fonctionnalit\u00e9s telles que l'inf\u00e9rence distribu\u00e9e avec LLM-D et une base pour l'IA bas\u00e9e sur des agents, nous permettons aux \u00e9quipes informatiques d'op\u00e9rationnaliser l'IA de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration avec plus de confiance, selon leurs propres id\u00e9es et sur n'importe quelle infrastructure. \u201c<\/p>\n\n\n\n Les agents IA vont r\u00e9volutionner la mani\u00e8re dont les applications sont d\u00e9velopp\u00e9es, et leurs workflows complexes et autonomes vont imposer des exigences \u00e9lev\u00e9es en mati\u00e8re de capacit\u00e9s d'inf\u00e9rence. Afin d'acc\u00e9l\u00e9rer la cr\u00e9ation et le d\u00e9ploiement d'agents, Red Hat a introduit une couche API unifi\u00e9e bas\u00e9e sur Llama Stack, qui aide \u00e0 aligner le d\u00e9veloppement sur les normes industrielles telles que les protocoles d'interface LLM compatibles avec OpenAI. Afin de promouvoir un \u00e9cosyst\u00e8me plus ouvert et plus interop\u00e9rable, Red Hat est \u00e9galement l'un des premiers \u00e0 adopter le Model Context Protocol (MCP), une norme puissante et \u00e9mergente qui optimise l'interaction des mod\u00e8les d'IA avec des outils externes, une fonctionnalit\u00e9 essentielle pour les agents IA modernes.<\/p>\n\n\n\n Red Hat AI 3 introduit une nouvelle bo\u00eete \u00e0 outils modulaire et extensible pour l'ajustement des mod\u00e8les, qui s'appuie sur les fonctionnalit\u00e9s existantes d'InstructLab. Elle fournit des biblioth\u00e8ques Python sp\u00e9cialis\u00e9es qui offrent aux d\u00e9veloppeurs plus de flexibilit\u00e9 et de contr\u00f4le. La bo\u00eete \u00e0 outils s'appuie sur des projets open source tels que Docling pour le traitement des donn\u00e9es, qui optimise la capture de documents non structur\u00e9s dans un format lisible par l'IA. Elle comprend \u00e9galement un cadre flexible pour la g\u00e9n\u00e9ration de donn\u00e9es synth\u00e9tiques et un centre de formation pour le r\u00e9glage fin des LLM. 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Vice-pr\u00e9sident et directeur g\u00e9n\u00e9ral, <\/em>
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Red Hat<\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n\n\n\n\nAgents IA de nouvelle g\u00e9n\u00e9ration<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\n\n\n\n
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