第1章 OpenShift AI の概要

Red Hat OpenShift AI は、人工知能および機械学習 (AI/ML) アプリケーションのデータサイエンティストおよび開発者向けのプラットフォームです。

OpenShift AI は、オンプレミスまたはクラウドで AI/ML モデルとアプリケーションを開発、トレーニング、提供、テスト、監視するための環境を提供します。

OpenShift AI には、データサイエンティスト向けに、Jupyter のほか、モデル開発に必要なツールとライブラリーで最適化されたデフォルトのワークベンチイメージ群、そして TensorFlow および PyTorch フレームワークが含まれています。モデルのデプロイおよびホスト、モデルの外部アプリケーションへの統合、任意のハイブリッドクラウド環境でホストするためのモデルのエクスポートを行います。Docker コンテナーを使用して、データサイエンスパイプラインを備えたポータブル機械学習 (ML) ワークフローを構築することで、OpenShift AI でデータサイエンスプロジェクトを強化できます。グラフィックスプロセッシングユニット (GPU) と Intel Gaudi AI アクセラレーターを使用して、データサイエンスの実験を加速することもできます。

管理者向けに、OpenShift AI は、既存の Red Hat OpenShift または ROSA 環境で、データサイエンスワークロードを有効にします。既存の OpenShift アイデンティティープロバイダーを使用してユーザーを管理し、ワークベンチで利用可能なリソースを管理し、データサイエンティストがモデルの作成、トレーニング、ホストに必要なリソースを確実に入手できるようにします。アクセラレーターを使用するとコストを削減でき、データサイエンティストはグラフィックスプロセッシングユニット (GPU) と Intel Gaudi AI アクセラレーターを使用して、エンドツーエンドのデータサイエンスワークフローのパフォーマンスを向上できます。

OpenShift AI には、次の 2 つのデプロイ方法があります。

OpenShift AI でサポートされているソフトウェアプラットフォーム、コンポーネント、依存関係の詳細は、ナレッジベースの記事 Red Hat OpenShift AI: サポートされる構成 を参照してください。

2.25 リリースのライフサイクル (フルサポートフェーズ期間を含む) の詳細は、ナレッジベース記事 Red Hat OpenShift AI Self-Managed のライフサイクル を参照してください。