Red Hat presenta stack abierto para IA generativa

 

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Red Hat presentó en su evento anual Red Hat Summit una serie de innovaciones clave en su portafolio de inteligencia artificial, enfocadas en acelerar la adopción de IA generativa empresarial.

Entre los principales anuncios, se destacan el lanzamiento de Red Hat AI Inference Server, nuevos modelos validados para Red Hat AI, y la integración de las API Llama Stack y el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP).

Infraestructura para la IA.

Con estas incorporaciones, la compañía refuerza su compromiso de proporcionar soluciones flexibles y de alto rendimiento en entornos de nube híbrida.

Las novedades apuntan a resolver los desafíos técnicos de la IA generativa con herramientas que permiten mayor control, eficiencia y escalabilidad para líderes de TI, científicos de datos y desarrolladores.

Según un estudio de Forrester citado por la empresa, el software de código abierto será clave en el impulso de la IA empresarial.

Bajo esa premisa, Red Hat AI Inference Server se posiciona como una solución robusta para ejecutar modelos de IA de manera más rápida, uniforme y económica.

Este servidor ya está disponible como solución independiente y también integrado en las nuevas versiones de OpenShift AI y Enterprise Linux AI (RHEL AI).

Por su parte, los modelos validados de terceros para Red Hat AI, disponibles en la plataforma Hugging Face, ofrecen opciones comprobadas para casos de uso específicos.

La compañía ha optimizado algunos de estos modelos mediante técnicas de compresión para mejorar la velocidad de inferencia y reducir costos operativos.

Un proceso continuo de validación asegura que las empresas se mantengan a la vanguardia en desarrollos de IA generativa.

Estándares abiertos para agentes.

Como parte de esta estrategia, la compañía también está integrando Llama Stack, desarrollado inicialmente por Meta, y MCP de Anthropic, ambos como APIs estandarizadas para construir agentes y aplicaciones de IA.

Llama Stack, actualmente en versión preliminar para desarrolladores, proporciona una API unificada que incluye funciones como inferencia con vLLM, generación aumentada por recuperación (RAG), evaluación de modelos y herramientas de seguridad.

MCP, en tanto, facilita la conexión de modelos con fuentes de datos y herramientas externas mediante flujos de trabajo estandarizados.

La versión 2.20 de OpenShift AI trae consigo nuevas capacidades para la creación, entrenamiento y monitoreo de modelos predictivos y generativos a gran escala.

Entre las mejoras se encuentran:

– Un catálogo de modelos optimizados (versión tecnológica preliminar) que simplifica la implementación y gestión de modelos validados directamente desde la consola web.

– Entrenamiento distribuido con el Operador de Entrenamiento de KubeFlow, que aprovecha GPU y redes RDMA para reducir costos y acelerar cargas de trabajo.

– Una tienda de características basada en Kubeflow Feast, que centraliza la gestión de datos para entrenamiento e inferencia, mejorando precisión y reutilización de modelos.

IA multilingüe y en la nube.

En paralelo, Enterprise Linux AI 1.5 introduce nuevas funciones como:

– Disponibilidad en Google Cloud Marketplace, que se suma a AWS y Azure para ampliar las opciones de despliegue en la nube pública.

– Capacidades multilingües optimizadas para español, alemán, francés e italiano a través de InstructLab, permitiendo una personalización más detallada de modelos. La compañía prevé sumar japonés, hindi y coreano en futuras versiones.

Además, el servicio Red Hat AI InstructLab en IBM Cloud ya está disponible de forma general.

Este servicio facilita la personalización de modelos a través de una experiencia de usuario mejorada, escalabilidad en la nube y mayor control sobre los datos propios de cada organización.

Joe Fernandes, vicepresidente y gerente general, Unidad de Negocio IA, Red Hat, asegura:

“Una inferencia más rápida y eficiente se perfila como el nuevo punto de decisión para la innovación en IA generativa. Red Hat AI, con capacidades de inferencia optimizadas a través de Red Hat AI Inference Server y una nueva colección de modelos de terceros validados, ayuda a las empresas a implementar aplicaciones inteligentes donde las necesiten, en la forma en que las necesiten y con los componentes que mejor se adapten a sus requerimientos específicos”.

La multinacional reafirma así su visión de un futuro sin barreras tecnológicas, donde las organizaciones puedan desplegar cualquier modelo de IA, en cualquier acelerador y en cualquier nube. El objetivo: maximizar el rendimiento y reducir costos.

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