用Red Hat OpenShift AI快速啟動AI
目錄
- 🚀 介紹 OpenShift AI
- 🤖 AI 實驗的意義
- 💡 加速 AI 創新
- 🌱 模型的構建與調整
- 4.1 使用開源模型
- 4.2 自定義模型 fine tuning
- 🚀 模型部署
- 5.1 OpenShift AI 平台
- 5.2 部署服務
- 💻 應用程式開發
- 6.1 整合 AI 模型
- 6.2 建立 Flask 應用程式
- 🌟 成功示例
- 🤝 合作夥伴
- 8.1 IBM WatsonX
- 8.2 Nvidia GPU 運算子
- 8.3 Intel OpenVINO
- 🌐 資源
- 📚 常見問題與解答
🚀 介紹 OpenShift AI
OpenShift AI 是一個統一的人工智慧平台,旨在將資料科學家和開發人員團隊聚集在一起,以加速 AI 應用的開發和部署。透過 OpenShift AI,您可以更快地將 AI 模型投入生產環境,無論是在雲端、本地還是邊緣運算。
🤖 AI 實驗的意義
在探討如何加速 AI 創新之前,讓我們先理解 AI 實驗的意義。成功的 AI 應用往往是建立在許多未成功實驗的基礎之上。
2.1 歷史成功案例
以萊特兄弟為例,他們的第一次飛行並沒有像人們預期的那樣順利。但正是通過一次次的失敗實驗,他們最終實現了飛行的突破。
2.2 AI 實驗的挑戰
對於 AI 項目來說,將模型成功部署到生產環境並不容易。通常需要花費長時間來開發、調整和部署模型,而這可能會延遲您的項目進度並增加成本。
💡 加速 AI 創新
為了應對 AI 實驗的挑戰,我們需要找到方法來加速創新和部署過程。
3.1 降低模型部署時間
OpenShift AI 提供了一個統一的平台,使得開發人員可以更快速地將模型部署到不同環境中,無論是在雲端還是邊緣運算。
3.2 加速實驗和迭代
在建立 AI 應用時,實驗和迭代是至關重要的。OpenShift AI 提供了豐富的工具和資源,讓您可以更快地實驗不同的模型並進行迭代。
🌱 模型的構建與調整
建立一個準確且高效的 AI 模型是 AI 項目的核心。
4.1 使用開源模型
您可以從開源社區中獲取現成的 AI 模型作為起點,這能夠節省大量的開發時間並加速您的項目進度。
4.2 自定義模型 fine tuning
如果現有的模型無法完全滿足您的需求,您可以使用 OpenShift AI 提供的工具進行模型的自定義和調整,以滿足您的特定需求。
🚀 模型部署
成功建立模型後,下一步是將其部署為服務,以供應用程序使用。
5.1 OpenShift AI 平台
OpenShift AI 提供了一個便利的平台,使您可以輕鬆地部署和管理您的 AI 模型,並提供了豐富的工具和資源來幫助您實現這一目標。
5.2 部署服務
通過 OpenShift AI,您可以輕鬆地將模型部署為服務,並提供給應用程序開發人員使用。這使得您的模型可以在不同的應用場景中得到應用,從而實現最大價值。
💻 應用程式開發
構建和部署模型後,您需要開發相應的應用程式來利用這些模型。
6.1 整合 AI 模型
OpenShift AI 提供了豐富的 API 和工具,使得應用程序開發人員可以輕鬆地整合和使用 AI 模型。
6.2 建立 Flask 應用程式
通過使用