リリースノート

Red Hat Enterprise Linux AI 1.5

Red Hat Enterprise Linux AI リリースノート

Red Hat RHEL AI Documentation Team

法律上の通知

概要

このドキュメントは、Red Hat Enterprise Linux AI バージョン 1.5 のリリースノートを提供します。

第1章 Red Hat Enterprise Linux AI 1.5 リリースノート
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RHEL AI は、オープンソースの大規模言語モデル (LLM) 上でエンタープライズアプリケーションを開発するプロセスを組織に提供します。

1.1. このリリースについて
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Red Hat Enterprise Linux AI バージョン 1.5 には、Red Hat および IBM が作成した Granite モデルで大規模言語モデル (LLM) をファインチューニングするためのさまざまな機能が含まれています。RHEL AI ワークフローを使用したカスタマイズされたモデルは、以下の内容で構成されます。

InstructLab ツールを使用して RHEL 9.4 インスタンスをインストールして起動します。
情報を Git リポジトリーにホストし、モデルに学習させるナレッジの Git ベースのタクソノミーと対話します。
合成データ生成 (SDG)、マルチフェーズトレーニング、ベンチマーク評価のエンドツーエンドのワークフローを実行します。
新しくファインチューニングした LLM をサービングし、その LLM とチャットします。

1.2. 新機能および機能拡張
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Red Hat Enterprise Linux AI バージョン 1.5 には、大規模言語モデル (LLM) をファインチューニングするためのさまざまな機能が含まれています。

1.2.1. サポートされているアクセラレーター
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1.2.1.1. NVIDIA H200 アクセラレーター
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RHEL AI バージョン 1.5 では、NVIDIA H200 アクセラレーターを推論サービングに使用し、完全なエンドツーエンドのワークフローを実行できるようになりました。RHEL AI 環境を初期化するときに、マシンのアクセラレーターの数に一致する H200 プロファイルを選択してください。RHEL AI でサポートされているハードウェアの詳細は、Red Hat Enterprise Linux AI のハードウェア要件を参照してください。

1.2.1.2. NVIDIA Grace Hopper GH200 アクセラレーター (テクノロジープレビュー)
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RHEL AI バージョン 1.5 では、テクノロジープレビューとして、NVIDIA H200 アクセラレーターを推論サービングに使用できるようになりました。RHEL AI には、デフォルトで Grace Hopper アクセラレーターのシステムプロファイルが含まれていません。GH200 アクセラレーターを使用するには、h200_x1 プロファイルを使用して RHEL AI 環境を初期化し、config.yaml ファイルに max_startup_attempts: 1200 パラメーターを追加します。

ilab config edit

$ ilab config edit

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serve:
vllm:
    gpus: 1
    llm_family: ''
    max_startup_attempts: 1200
    vllm_args: ["--tensor-parallel-size", "1"]

serve:
vllm:
    gpus: 1
    llm_family: ''
    max_startup_attempts: 1200
    vllm_args: ["--tensor-parallel-size", "1"]

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1.2.1.3. AMD MI300X アクセラレーター
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AMD MI300X アクセラレーターが一般提供になり、推論サービングと完全なエンドツーエンドのワークフローの実行に使用できるようになりました。RHEL AI でサポートされているハードウェアの詳細は、Red Hat Enterprise Linux AI のハードウェア要件を参照してください。

1.2.2. インストール
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Red Hat Enterprise Linux AI は起動可能なイメージとしてインストールできます。このイメージには、RHEL AI と対話するためのさまざまなツールが含まれています。イメージには、Red Hat Enterprise Linux 9.4、Python バージョン 3.11、およびモデルのファインチューニング用の InstructLab ツールも含まれています。Red Hat Enterprise Linux AI のインストールの詳細は、インストールの概要および「インストール機能トラッカー」を参照してください。

1.2.3. RHEL AI 環境の構築
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Red Hat Enterprise Linux AI をインストールしたら、InstructLab ツールを使用して RHEL AI 環境をセットアップできます。

1.2.3.1. InstructLab の初期化
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ilab config init コマンドを実行して、RHEL AI 環境を初期化して設定できます。このコマンドは、RHEL AI の操作とモデルのファインチューニングに必要な設定を作成します。また、データファイル用の適切なディレクトリーも作成します。InstructLab の初期化の詳細は、InstructLab の初期化ドキュメントを参照してください。

1.2.3.2. 大規模言語モデルのダウンロード
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Red Hat が提供するさまざまな大規模言語モデル (LLM) を RHEL AI マシンまたはインスタンスにダウンロードできます。Red Hat レジストリーアカウントを作成してログインすると、Red Hat レジストリーからこれらのモデルをダウンロードできます。サポートされている RHEL AI の LLM の詳細は、モデルのダウンロードのドキュメントと「大規模言語モデル (LLM) のテクノロジープレビューステータス」を参照してください。

1.2.3.2.1. バージョン 2 の 3.1 Granite モデル
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RHEL AI バージョン 1.5 では、granite-3.1-8b-starter-v2 学生モデルと granite-3.1-8b-lab-v2 推論モデルがサポートされるようになりました。モデルの詳細は、大規模言語モデルのダウンロードドキュメントを参照してください。

1.2.3.3. モデルのサービング (提供) およびモデルとのチャット
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Red Hat Enterprise Linux AI バージョン 1.5 では、さまざまな LLM 上で vLLM 推論サーバーを実行できます。vLLM ツールは、LLM 用のメモリー効率の高い推論およびサービスエンジンライブラリーで、RHEL AI イメージに含まれています。モデルのサービングとモデルとのチャットの詳細は、モデルのサービング (提供) およびモデルとのチャットドキュメントを参照してください。

1.2.4. スキルとナレッジの YAML ファイルの作成
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Red Hat Enterprise Linux AI では、モデルがドメイン固有の情報を学習できるように、カスタム YAML ファイルを使用してタクソノミーツリーをカスタマイズできます。ナレッジデータを Git リポジトリーにホストし、そのデータを使用してモデルをファインチューニングします。ナレッジマークダウンと YAML ファイルを作成する方法の詳細なドキュメントは、タクソノミーツリーのカスタマイズを参照してください。

1.2.5. RHEL AI を使用したカスタム LLM の生成
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Red Hat Enterprise Linux AI を使用すると、ドメイン固有のスキルとナレッジに基づいて Granite Starter LLM をカスタマイズできます。RHEL AI には、合成データ生成 (SDG) とマルチフェーズトレーニングの LAB で強化されたメソッドが含まれています。

1.2.5.1. 合成データ生成 (SDG)
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Red Hat Enterprise Linux AI には、LAB で強化された合成データ生成 (SDG) メソッドが含まれています。独自のナレッジデータを含む qna.yaml ファイルを使用して、SDG プロセスで何百もの人工データセットを作成できます。SDG プロセスの実行の詳細は、合成データ生成 (SDG) による新しいデータセットの生成を参照してください。

1.2.5.1.1. llama-3.3-70B-Instruct モデルを教師モデルとして SDG を実行する (テクノロジープレビュー)
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RHEL AI バージョン 1.5 では、テクノロジープレビューとして、合成データ生成 (SDG) を実行するときに、llama-3.3-70b-Instruct を教師モデルとして使用できるようになりました。詳細は、llama-3.3-70B-Instruct モデルを教師モデルとして使用する (テクノロジープレビュー) ドキュメントを参照してください。

1.2.5.2. データを使用したモデルのトレーニング
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Red Hat Enterprise Linux AI には、LAB で強化されたマルチフェーズトレーニングメソッドが含まれています。これは、データセットを複数のフェーズでトレーニングおよび評価して、可能な限り最適なモデルを作成するファインチューニングストラテジーです。複数フェーズトレーニングの詳細は、モデルでのデータのトレーニングを参照してください。

1.2.5.3. ベンチマーク評価
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Red Hat Enterprise Linux AI には、新しくトレーニングされたモデルに対してベンチマーク評価を実行する機能が含まれています。トレーニング済みのモデルでは、MMLU_BRANCH または MT_BENCH_BRANCH ベンチマークを使用して、追加したナレッジやスキルをモデルがどの程度理解しているかを評価できます。ベンチマーク評価の詳細は、新しいモデルの評価を参照してください。

1.2.6. Red Hat の別製品を利用した機能
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1.2.6.1. Ansible Automation Platform による RHEL AI の自動化
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Ansible Automation Platform ハブを使用して、Playbook で RHEL AI ワークロードを実行できるようになりました。これには、次の 2 つの Ansible コレクションが含まれます。

infra.ai: AWS、GCP、Azure などのさまざまなクラウドプロバイダーインフラストラクチャー上で RHEL AI 環境をプロビジョニングできるコンテンツコレクション。このコレクションにより、さまざまなクラウドプロバイダーにわたる AI ワークロードのデプロイメントが簡素化されます。
redhat.ai: RHEL AI でワークロードを管理するために設計されたコンテンツコレクション。Ansible Playbook 方式を使用すると、RHEL AI でデプロイメントを迅速に作成できます。これにより、モデルのトレーニングとサービングのプロセスをより効率的に行うことができます。

既存の Ansible Automation Platform のお客様の場合、これらのコレクションは現在のサブスクリプションに含まれています。

1.3. Red Hat Enterprise Linux AI 機能トラッカー
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現在、このリリースに含まれる機能にはテクノロジープレビューのものがあります。これらの実験的機能は、実稼働環境での使用を目的としていません。Red Hat のテクノロジープレビュー機能のサポート範囲に関する詳細は、テクノロジープレビュー機能のサポート範囲を参照してください。

次の表では、機能は次のステータスでマークされています。

利用不可
テクノロジープレビュー
一般提供
非推奨
削除済み

1.3.1. インストール機能トラッカー
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表1.1 インストール機能
機能	1.1	1.2	1.3	1.4	1.5
ベアメタルへのインストール	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供
AWS へのインストール	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供
IBM Cloud へのインストール	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供
GCP へのインストール	利用不可	テクノロジープレビュー	一般提供	一般提供	一般提供
Azure へのインストール	利用不可	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供

1.3.2. プラットフォームサポート機能トラッカー
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表1.2 エンドツーエンドの InstructLab ワークフロー
機能	1.1	1.2	1.3	1.4	1.5
ベアメタル	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供
AWS	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供
IBM Cloud	利用不可	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供
Google Cloud Platform	利用不可	テクノロジープレビュー	一般提供	一般提供	一般提供
Azure	利用不可	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供

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表1.3 推論サービング LLM
機能	1.1	1.2	1.3	1.4	1.5
ベアメタル	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供
AWS	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供
IBM Cloud	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供
Google Cloud Platform (GCP)	利用不可	テクノロジープレビュー	一般提供	一般提供	一般提供
Azure	利用不可	一般提供	一般提供	一般提供	一般提供

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表1.4 Cloud Marketplace のサポート
機能	1.1	1.2	1.3	1.4	1.5
AWS	利用不可	利用不可	一般提供	一般提供	一般提供
Azure	利用不可	利用不可	一般提供	一般提供	一般提供

1.4. 大規模言語モデルトラッカー
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1.4.1. RHEL AI バージョン 1.5 ハードウェアベンダー LLM サポート
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表1.5 ハードウェアベンダーにおける LLM サポート
機能	NVIDIA	AMD	Intel
`granite-3.1-8b-starter-v2.1`	一般提供	一般提供	利用不可
`granite-3.1-8b-lab-v2.1`	一般提供	一般提供	利用不可
`granite-3.1-8b-starter-v2`	利用不可	利用不可	テクノロジープレビュー
`granite-3.1-8b-lab-v2`	利用不可	利用不可	テクノロジープレビュー
`granite-8b-code-instruct`	テクノロジープレビュー	テクノロジープレビュー	テクノロジープレビュー
`granite-8b-code-base`	テクノロジープレビュー	テクノロジープレビュー	テクノロジープレビュー
`mixtral-8x7B-instruct-v0-1`	一般提供	一般提供	テクノロジープレビュー
`llama-3.3-70b-Instruct`	テクノロジープレビュー	テクノロジープレビュー	利用不可
`prometheus-8x7b-v2.0`	一般提供	一般提供	利用不可

1.5. 既知の問題
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MMLU 評価の実行

RHEL AI バージョン 1.5 では、MMLU を実行するときに --skip-server フラグを使用する必要があります。

一部の NVIDIA A100 システムでの自動検出が間違っている

RHEL AI は、A100 アクセラレーターを搭載したマシンで誤ったシステムプロファイルを自動検出する場合があります。

正しいシステムプロファイルを再初期化して渡すことで、正しいプロファイルを選択できます。

ilab config init --profile <path-to-system-profile>

$ ilab config init --profile <path-to-system-profile>

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Fabric マネージャーは必ずしも NVIDIA アクセラレーターで起動するわけではない

NVIDIA システムに Red Hat Enterprise Linux AI をインストールした後、モデルを提供またはトレーニングするときに次のエラーが表示される場合があります。

INFO 2024-11-26 22:18:04,244 instructlab.model.serve_backend:56: Using model '/var/home/cloud-user/.local/share/instructlab/phased/phase2/checkpoints/hf_format/samples_29117' with -1 gpu-lay
ers and 4096 max context size.
INFO 2024-11-26 22:18:04,244 instructlab.model.serve_backend:88: '--gpus' flag used alongside '--tensor-parallel-size' in the vllm_args section of the config file. Using value of the --gpus

File "/opt/app-root/lib64/python3.11/site-packages/vllm/entrypoints/openai/api_server.py", line 105, in build_async_engine_client
    async with build_async_engine_client_from_engine_args(
  File "/usr/lib64/python3.11/contextlib.py", line 210, in __aenter__
    return await anext(self.gen)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/opt/app-root/lib64/python3.11/site-packages/vllm/entrypoints/openai/api_server.py", line 192, in build_async_engine_client_from_engine_args
    raise RuntimeError(
RuntimeError: Engine process failed to start

INFO 2024-11-26 22:18:04,244 instructlab.model.serve_backend:56: Using model '/var/home/cloud-user/.local/share/instructlab/phased/phase2/checkpoints/hf_format/samples_29117' with -1 gpu-lay
ers and 4096 max context size.
INFO 2024-11-26 22:18:04,244 instructlab.model.serve_backend:88: '--gpus' flag used alongside '--tensor-parallel-size' in the vllm_args section of the config file. Using value of the --gpus

File "/opt/app-root/lib64/python3.11/site-packages/vllm/entrypoints/openai/api_server.py", line 105, in build_async_engine_client
    async with build_async_engine_client_from_engine_args(
  File "/usr/lib64/python3.11/contextlib.py", line 210, in __aenter__
    return await anext(self.gen)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/opt/app-root/lib64/python3.11/site-packages/vllm/entrypoints/openai/api_server.py", line 192, in build_async_engine_client_from_engine_args
    raise RuntimeError(
RuntimeError: Engine process failed to start

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この問題を解決するには、次のコマンドを実行する必要があります。

sudo systemctl stop nvidia-persistenced.service
sudo systemctl start nvidia-fabricmanager.service
sudo systemctl start nvidia-persistenced.service

$ sudo systemctl stop nvidia-persistenced.service
$ sudo systemctl start nvidia-fabricmanager.service
$ sudo systemctl start nvidia-persistenced.service

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UI AMD テクノロジープレビューのインストール

Red Hat Enterprise Linux AI バージョン 1.5 は、現在、テクノロジープレビューである AMD ISO を使用したグラフィカルベースのインストールをサポートしていません。kickstart ファイル内の text パラメーターが非対話型インストール用に設定されていることを確認します。インストール時のクラッシュを回避するために、対話型インストール中にシェルで inst.text を渡すこともできます。

SDG が 4xL40 で失敗する場合がある

SDG を 4xL40s で実行するには、--num-cpus フラグを付けて値を 4 に設定して SDG を実行する必要があります。

ilab data generate --num-cpus 4

$ ilab data generate --num-cpus 4

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granite-8b-starter-v1 モデルの MMLU と MMLU_BRANCH

granite-8b-starter-v1 LLM から構築されたモデルを評価する場合は、MMLU および MMLU_BRANCH ベンチマークの実行時に vLLM が起動しないというエラーが発生する可能性があります。

vLLM が起動しない場合は、config.yaml ファイルの serve セクションに次のパラメーターを追加します。

serve:
  vllm:
    vllm_args: [--dtype bfloat16]

serve:
  vllm:
    vllm_args: [--dtype bfloat16]

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nfs 経由の kdump

Red Hat Enterprise Linux AI バージョン 1.5 は、設定なしでは nfs 経由の kdump をサポートしません。この機能を使用するには、次のコマンドを実行します。

mkdir -p /var/lib/kdump/dracut.conf.d
echo "dracutmodules=''" > /var/lib/kdump/dracut.conf.d/99-kdump.conf
echo "omit_dracutmodules=''" >> /var/lib/kdump/dracut.conf.d/99-kdump.conf
echo "dracut_args --confdir /var/lib/kdump/dracut.conf.d --install /usr/lib/passwd --install /usr/lib/group" >> /etc/kdump.conf
systemctl restart kdump

mkdir -p /var/lib/kdump/dracut.conf.d
echo "dracutmodules=''" > /var/lib/kdump/dracut.conf.d/99-kdump.conf
echo "omit_dracutmodules=''" >> /var/lib/kdump/dracut.conf.d/99-kdump.conf
echo "dracut_args --confdir /var/lib/kdump/dracut.conf.d --install /usr/lib/passwd --install /usr/lib/group" >> /etc/kdump.conf
systemctl restart kdump

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1.6. 非同期 Z-stream 更新
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RHEL AI 1.5 のセキュリティー、バグ修正、および機能拡張の更新は、非同期の z-stream 更新としてリリースされます。

このセクションは、RHEL AI 1.5 の今後の非同期 z-stream リリースの機能拡張とバグ修正に関する記録を提供するために、今後も更新され続けます。たとえば、フォーム RHEL AI 1.5.z を使用したバージョン管理された非同期リリースは、サブセクションで説明します。

1.6.1. Red Hat Enterprise Linux AI 1.5.1 機能とバグ修正
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発行日: 2025 年 6 月 11 日

Red Hat Enterprise Linux AI リリース 1.5.1 が利用可能になりました。このリリースにはバグ修正と製品の機能強化が含まれています。

1.6.1.1. 機能
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RHEL AI 1.5.1 以降の 1.5.z リリースでは、推論サービスモデル用の Intel Gaudi 3 アクセラレーターがサポートされています。Download Red Hat Enterprise Linux AI ページで Red Hat Enterprise Linux AI イメージをダウンロードし、Gaudi3 アクセラレーターを搭載したマシンに RHEL AI をデプロイします。

1.6.1.2. アップグレード
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RHEL AI システムを最新の z-stream バージョンに更新するには、Red Hat レジストリーにログインして次のコマンドを実行する必要があります。

sudo bootc upgrade --apply

$ sudo bootc upgrade --apply

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1.6.2. Red Hat Enterprise Linux AI 1.5.2 機能とバグ修正
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発行日: 2025 年 6 月 24 日

Red Hat Enterprise Linux AI リリース 1.5.2 が利用可能になりました。このリリースにはバグ修正と製品の機能強化が含まれています。

1.6.2.1. Upgrade
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RHEL AI システムを最新の z-stream バージョンに更新するには、Red Hat レジストリーにログインして次のコマンドを実行する必要があります。

sudo bootc upgrade --apply

$ sudo bootc upgrade --apply

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法律上の通知
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リリースノート

Red Hat Enterprise Linux AI リリースノート

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1.2. 新機能および機能拡張リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.1. サポートされているアクセラレーターリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.1.1. NVIDIA H200 アクセラレーターリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.1.2. NVIDIA Grace Hopper GH200 アクセラレーター (テクノロジープレビュー)リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.1.3. AMD MI300X アクセラレーターリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.2. インストールリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.3. RHEL AI 環境の構築リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.3.1. InstructLab の初期化リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.3.2. 大規模言語モデルのダウンロードリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.3.2.1. バージョン 2 の 3.1 Granite モデルリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.3.3. モデルのサービング (提供) およびモデルとのチャットリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.4. スキルとナレッジの YAML ファイルの作成リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.5. RHEL AI を使用したカスタム LLM の生成リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.5.1. 合成データ生成 (SDG)リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.5.1.1. llama-3.3-70B-Instruct モデルを教師モデルとして SDG を実行する (テクノロジープレビュー)リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.5.2. データを使用したモデルのトレーニングリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.5.3. ベンチマーク評価リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.6. Red Hat の別製品を利用した機能リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.2.6.1. Ansible Automation Platform による RHEL AI の自動化リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.3. Red Hat Enterprise Linux AI 機能トラッカーリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.3.1. インストール機能トラッカーリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.3.2. プラットフォームサポート機能トラッカーリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.4. 大規模言語モデルトラッカーリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.4.1. RHEL AI バージョン 1.5 ハードウェアベンダー LLM サポートリンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

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1.6.1. Red Hat Enterprise Linux AI 1.5.1 機能とバグ修正リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

1.6.1.1. 機能リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

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1.6.2. Red Hat Enterprise Linux AI 1.5.2 機能とバグ修正リンクのコピーリンクがクリップボードにコピーされました!

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第1章 Red Hat Enterprise Linux AI 1.5 リリースノート
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1.1. このリリースについて
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1.2. 新機能および機能拡張
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1.2.1. サポートされているアクセラレーター
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1.2.1.1. NVIDIA H200 アクセラレーター
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1.2.1.2. NVIDIA Grace Hopper GH200 アクセラレーター (テクノロジープレビュー)
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1.2.1.3. AMD MI300X アクセラレーター
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1.2.2. インストール
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1.2.3. RHEL AI 環境の構築
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1.2.3.1. InstructLab の初期化
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1.2.3.2. 大規模言語モデルのダウンロード
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1.2.3.2.1. バージョン 2 の 3.1 Granite モデル
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1.2.3.3. モデルのサービング (提供) およびモデルとのチャット
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1.2.4. スキルとナレッジの YAML ファイルの作成
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1.2.5. RHEL AI を使用したカスタム LLM の生成
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1.2.5.1. 合成データ生成 (SDG)
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1.2.5.1.1. llama-3.3-70B-Instruct モデルを教師モデルとして SDG を実行する (テクノロジープレビュー)
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1.2.5.2. データを使用したモデルのトレーニング
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1.2.5.3. ベンチマーク評価
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1.2.6. Red Hat の別製品を利用した機能
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1.2.6.1. Ansible Automation Platform による RHEL AI の自動化
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1.3. Red Hat Enterprise Linux AI 機能トラッカー
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1.3.1. インストール機能トラッカー
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1.3.2. プラットフォームサポート機能トラッカー
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1.4. 大規模言語モデルトラッカー
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1.4.1. RHEL AI バージョン 1.5 ハードウェアベンダー LLM サポート
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1.5. 既知の問題
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1.6. 非同期 Z-stream 更新
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1.6.1. Red Hat Enterprise Linux AI 1.5.1 機能とバグ修正
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1.6.1.1. 機能
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1.6.1.2. アップグレード
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1.6.2. Red Hat Enterprise Linux AI 1.5.2 機能とバグ修正
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1.6.2.1. Upgrade
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