2024企业AI入门_新手指南-RedHat红帽.pptx

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第4章

在红帽的帮助下

采用和扩展

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了解更多

准备好在AI采用之旅中迈出下一步了吗？

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企业组织越来越认识到人工智能(AI)为其业务的各个方面带来的机遇。

从客户参与、支持和销售，到IT基础架构、流程、代码开发和解决方案交付，AI的应用范围不断扩大，在各行各业内实现了蓬勃发展。

根据IDC的数据，预计到2027年，AI市场规模将超过

4,230亿美元，五年复合年增长率(CAGR)将达到26.9%，并且许多企业将其AI计划的重点放在提升运维效率、改善客户体验和提高生产力上1。

在这种快速发展的形势下，领导者们面临着识别、选择、构建和交付能够为他们的企业组织提供竞争优势的AI解决方案。但是，大多数企业组织的AI创新发展速度和提升AI成熟度的能力不匹配。这种情况导致难以释放AI的全部价值，并且在很多情况下，造成的问题数量要多于能够解决的问题数量。;;

实施AI的好处有哪些？

AI的全部潜能仍有待发掘，但了解这项快速发展的技术如何使各行各业中不同规模的企业组织受益，是确定从何处着手将AI整合到您企业组织中的好方法。;

AI已经发展了数十年，推动了医疗卫生、金融和制造等行业的进步。

不过，最近大热的生成式AI因能够创造出类似人类的文本、逼真的图像甚至软件代码而备受关注。与自动执行任务或分析数据的传统AI不同，生成式AI能够创造性地解决问题和生成高级内容。;

有助于加速创新的AI模型类型

大语言模型(LLM)和稳定扩散模型是促使生成式AI出现爆炸性增长的AI模型之一。GPT等LLM基于海量数据集进行了预训练，能够理解和生成自然语言，因此在客户支持自动化、营销文案生成等方面非常有价值。另一方面，稳定扩散模型可以创建超逼真的图像，推动娱乐、营销等领域的创新。;

通过开源方法控制LLM

虽然AI正在改变商业领域的几乎所有方面(从软件的制造方式到我们的沟通方式)，但作为实现生成式AI强大功能的模型(LLM及其他类型)通常受到服务提供商的严格控制。这就意味着，企业需要具备专业技能，有时还要付出高昂的成本(金钱和时间)，否则难以评估生成式AI服务的能力。

如果企业无法详细了解创建模型的数据集或模型使用数据的方式，那么企业在AI生成的内容方面会面临潜在风险。如果根据拥有版权的源代码训练代码生成模型呢？使用该模型生成的所有代码是否也属于受版权保护的代码？很多类似问题还没有明确的答案，但在了解到后果可能会很严重后，企业纷纷转为采用开源AI。

红帽的AI方法植根于开源，我们对IBMGranite系列基础模型等开源模型的支持也是如此。

红帽的AI解决方案甚至可以通过InstructLab(一种可增强LLM能力的社区驱动型解决方案)直接为AI模型的开发做贡献。;

第2章

选择合适的

AI模型

不同的AI模型可用于许多不同的用例。

预测性AI、生成式AI和稳定扩散模型可在单一应用或服务中同时使用。每种模型的费用和优势各不相同。目前，所有这些模型都可以帮助企业组织缩短上市时间，以完成初步概念验证。图像分割、语音转文本和图像识别模型都是功能强大的常见模型，但关键在于评估哪种模型最适合您的用例。;;;;;

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模型选择

根据已确定的用例选择合适的AI模型。无论是用于生成式AI的LLM，还是用于数据分析的预测模型，都要确保模型的功能与用例的目标保持一致。考虑模型的复杂性、可扩展性以及与现有系统的兼容性等因素。;;

红帽AI由红帽OpenShift?AI和红帽企业Linux?AI组成。这些解决方案共同为您提供构建、部署、监控和使用AI模型和应用所需的一切，无论您处于AI采用之旅的哪个阶段。

红帽广泛的合作伙伴生态系统可进一步增强您的AI能力。例如，以普及GPU而闻名的主要AI公司英伟达继续与红帽合作，通过提供针对AI工作负载优化的端到端企业平台，充分发挥AI的力量。英伟达帮助企业客户在AI和高性能计算应用中采用GPU加速计算。;;;