רד האט מכריזה על כלי הפיתוח Podman AI Lab
הכלי מאיץ את האימוץ של GenAI ביישומים על ידי מפתחים, עם כלים המפשטים ומנחים כל שלב מהרעיון ועד לייצור, וכל זאת מסביבת שולחן עבודה מקומית
רד האט, הספקית המובילה בעולם של פתרונות קוד פתוח, הכריזה על Podman AI Lab, הרחבה עבור Podman Desktop, המעניקה למפתחים את היכולת לבנות, לבדוק ולהריץ יישומים מבוססי GenAI בקונטיינרים באמצעות שימוש בממשק גרפי אינטואיטיבי בתחנת העבודה המקומית שלהם. דבר זה תורם לדמוקרטיזציה של GenAI ומספק למפתחים את היתרונות של נוחות, פשטות ויעילות מבחינת עלויות של חוויית המפתחים המקומית שלהם, תוך שמירה על בעלות ושליטה על נתונים רגישים.
הזינוק של GenAI ומודלי שפה גדולים (LLM) בקוד פתוח הוביל לעידן חדש של מחשוב המסתמך במידה רבה על השימוש ביישומים התומכים ב-AI וארגונים פועלים במהירות כדי לבסס מומחיות, תהליכים וכלים כדי להישאר רלוונטיים. חברת האנליסטים IDC מציינת את השינוי הזה וצופה כי "עד 2026, 40% מהיישומים החדשים יהיו יישומים חכמים, בהם המפתחים משלבים AI כדי לשפר חוויות קיימות וליצור מקרי שימוש חדשים".
ככל ש-AI ומדעני נתונים עוברים לפיתוח יישומים מיינסטרימי, כלים כמו Podman AI Lab יכולים לסייע להניע אימוץ של GenAI על ידי מפתחים לצורך בניית יישומים חכמים או לשיפור זרימת העבודה שלהם באמצעות שימוש ביכולות פיתוח המוגברות על ידי AI. AI Lab כולל קטלוג עם יישומים לדוגמה, המעניקים למפתחים נקודת פתיחה לכמה ממקרי השימוש הנפוצים עבור LLM, כולל צ'אטבוטים המדמים שיחה אנושית, תוך שימוש ב-AI כדי להבין שאלות משתמשים ולהציע תשובות מתאימות. יכולות אלו משמשות לעתים קרובות להרחבת יישומים המספקים תמיכה ללקוחות בשירות עצמי או סיוע אישי וירטואלי.
כמו כן, מסכמי טקסט מספקים יכולות מגוונות בתעשיות וביישומים רבים, בהם הם יכולים לספק ניהול מידע יעיל. באמצעות תכונה זו, מפתחים יכולים לבנות יישומים שיסייעו בדברים כמו יצירה ואוצרות תוכן, מחקר, איסוף חדשות, ניטור מדיה חברתית ולמידת שפה. מחוללי הקוד מאפשרים למפתחים להתרכז בעיצוב ברמה גבוהה יותר ובפתרון בעיות על ידי אוטומציה של משימות חוזרות כמו הגדרת פרויקטים ושילוב API או יצירת תבניות קוד. איתור אובייקטים מסייע לזהות ולאתר אובייקטים בתוך תמונות דיגיטליות או מסגרות וידאו. זהו מרכיב בסיסי במגוון יישומים שונים, כולל כלי רכב אוטונומיים, ניהול מלאי קמעונאי, חקלאות מדייקת ושידורי ספורט. בנוסף, תמלול אודיו לטקסט כרוך בתהליך של תמלול אוטומטי של שפה מדוברת לטקסט כתוב, מה שמקל על תיעוד, נגישות וניתוח של תוכן שמע.
דוגמאות אלה מספקות נקודת כניסה למפתחים, שבאמצעותה הם יכולים לסקור את קוד המקור כדי לראות כיצד היישום בנוי וללמוד את שיטות העבודה המומלצות לשילוב הקוד שלהם עם מודל AI.
קונטיינרים סיפקו סביבה גמישה, יעילה ועקבית עבור מפתחים לבנייה ובדיקה של יישומים על שולחנות העבודה שלהם מבלי לדאוג לגבי התנגשויות או בעיות תאימות. כיום, הם מחפשים את אותה הפשטות וקלות השימוש עבור מודלים של AI. Podman AI Lab מסייע לענות על צורך זה בכך שהוא מעניק להם את היכולת לספק שרתי הסקה מקומיים, דבר המקל על הפעלת המודל באופן מקומי וכמו כן, מאפשר להתחיל לכתוב קוד כדי לעטוף יכולות חדשות סביב המודל.
בנוסף, Podman AI Lab כולל סביבת מגרש משחקים המאפשרת למשתמשים לתקשר עם מודלים ולהתבונן בהתנהגותם. דבר זה יכול לשמש כדי לבדוק, להתנסות ולפתח אבות טיפוס ויישומים עם המודלים. הנחיית משתמש אינטואיטיבית מסייעת לחקור את היכולות והדיוק של מודלים שונים ומסייעת במציאת המודל הטוב ביותר וההגדרות הטובות ביותר עבור מקרה השימוש ביישום.
ככל שה-AI הופכת נפוצה יותר בארגון, רד האט מובילה את הדרך לשחרור הפוטנציאל של AI כדי להניע חדשנות, יעילות וערך באמצעות פורטפוליו של פלטפורמות AI עקביות, אמינות ומקיפות עבור הענן ההיברידי.
Podman AI Lab מתבסס על כוחו של Podman Desktop, פרויקט קוד פתוח שנוסד ברד האט ויש לו כיום יותר ממיליון הורדות. הכלי מציע גם שילוב הדוק עם image mode for Red Hat Enterprise Linux, שיטת פריסה חדשה עבור פלטפורמת ה-Linux הארגונית המובילה בעולם, המספקת את מערכת ההפעלה כתמונת קונטיינר. שילוב זה מאפשר למפתחים לעבור בקלות רבה יותר מאב טיפוס ועבודה עם מודלים במחשב הנייד שלהם להפיכת היישום החדש המשולב עם AI לקונטיינר נייד אותו ניתן להריץ בקלות בכל מקום ברחבי הענן ההיברידי, החל מ-bare metal ועד cloud instance, באמצעות Red Hat OpenShift.
סארוור ראזה, סגן נשיא ומנכ"ל Application Developer Business Unit ברד האט, אמר, כי "עידן ה-AI כבר כאן, אבל עבור מפתחי יישומים רבים, בניית יישומים חכמים מהווה עקומת למידה תלולה. Podman AI Lab מציג כלי מוכר וקל לשימוש וסביבת מגרש משחקים ליישום מודלי AI על הקוד וזרימות העבודה שלהם בצורה בטוחה ומאובטחת יותר, ללא צורך בהשקעות יקרות בתשתית או מומחיות AI נרחבת".