«ريد هات» تُطلق منصة جديدة لإتاحة الوصول إلى ابتكارات الذكاء الاصطناعي

مكتب تحرير الاخبار مايو 13, 2024آخر تحديث: مايو 13, 2024

8 دقائق

أطلقت “ريد هات” (Red Hat)، الشركة العالمية الرائدة في مجال توفير الحلول مفتوحة المصدر، Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI)، وهي منصة نماذج أساسية تتيح للمستخدمين إمكانية تطوير واختبار ونشر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) على نحوٍ أكثر سهولة.

وتجمع منصة (RHEL AI) بين مجموعة النماذج اللغوية الكبيرة (Granite) المرخصة كمصدر مفتوح من شركة IBM Research، وأدوات مواءمة النموذج (InstructLab) استناداً إلى منهجية المواءمة واسعة النطاق لروبوتات الدردشة والنهج المجتمعي لتطوير النموذج من خلال مشروع (InstructLab).

وتم تجميع الحل بأكمله كصورة محسنة وقابلة للتشغيل لمنصة (RHEL) على الخوادم الفردية الموزعة عبر السحابة الهجينة، كما تم تضمينه أيضاً كجزء من (OpenShift AI)، منصة “ريد هات” لعمليات تعلم الآلة الهجين (MLOps)، لتشغيل النماذج و(InstructLab) بشكلٍ موسع عبر بيئات المجموعات الموزعة.

وبعد أن استقطب إطلاق (ChatGPT) اهتماماً واسعاً بالذكاء الاصطناعي التوليدي، تسارعت وتيرة الابتكار وانتقال الشركات من عمليات التقييم المبكرة لخدمات الذكاء الاصطناعي التوليدي إلى بناء تطبيقات قائمة على الذكاء الاصطناعي.

كما شكلت المنظومة متسارعة النمو لخيارات النموذج المفتوح قوةً دافعة للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، وأبرزت عدم إمكانية وجود نموذج موحد يغطي كافة السيناريوهات بكفاءة. وسيستفيد العملاء من مجموعة من الخيارات لتلبية المتطلبات المحددة بوتيرةٍ متسارعة من خلال نهج مفتوح للابتكار.

ولا تقتصر متطلبات تطبيق استراتيجية للذكاء الاصطناعي على اختيار النموذج، حيث تحتاج مؤسسات التكنولوجيا الخبرة اللازمة لضبط النموذج المحدد لحالة الاستخدام الخاصة بها، بالإضافة إلى التعامل مع التكاليف الكبيرة لتطبيق تقنية الذكاء الاصطناعي.

وتفضي المتطلبات المالية الكبيرة إلى زيادة ندرة مهارات علوم البيانات، وتشمل تلك المتطلبات:

• شراء البنية التحتية للذكاء الاصطناعي أو استهلاك خدمات الذكاء الاصطناعي
• العملية المعقدة لضبط نماذج الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات المحددة للأعمال
• دمج الذكاء الاصطناعي في التطبيقات المؤسسية
• إدارة العمر الافتراضي لكل من التطبيق والنموذج

ويتطلب تقليل عوائق الابتكار في الذكاء الاصطناعي توسيع الشركات لقاعدة الأفراد المشاركين في أنشطة ومبادرات الذكاء الاصطناعي، مع التحكم بالتكاليف. وتهدف “ريد هات” من خلال أدوات المواءمة (InstructLab)، ونماذج (Granite)، ومنصة (RHEL AI)، إلى تطبيق المزايا الفعلية للمشاريع مفتوحة المصدر بمنهجيةٍ قابلة لإعادة الاستخدام ومع إتاحة الوصول بحرية، وبطريقة شفافة تتيح المساهمات المفتوحة، بما يسهم في تخطي العقبات التي تعترض الذكاء الاصطناعي التوليدي.

بناء الذكاء الاصطناعي بمنهجيةٍ مفتوحة عبر InstructLab

أنشأت شركة IBM Research تقنية المواءمة واسعة النطاق لروبوتات الدردشة (LAB)، وهي منهجية لمواءمة النماذج تستخدم توليد البيانات الاصطناعية الموجهة بواسطة التصنيف وإطار ضبط جديد متعدد المراحل. ويجعل هذا النهج عملية تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر انفتاحاً، ويسهل الوصول إليها من قبل جميع المستخدمين، من خلال تقليل الاعتماد على التعليقات والتعديلات المكلفة التي يجريها الانسان والنماذج الخاصة.

ومن خلال استخدام تقنية المواءمة واسعة النطاق لروبوتات الدردشة، يمكن تحسين النماذج عن طريق تحديد المهارات والمعرفة المرتبطة بتصنيف معين، وإنشاء بيانات اصطناعية من تلك المعلومات على نطاق واسع للتأثير على النموذج واستخدام البيانات التوليدية للتدريب على هذا النموذج.

وبعد أن أثبتت تقنية المواءمة واسعة النطاق لروبوتات الدردشة قدرتها على المساهمة بشكل كبير في تحسين أداء النموذج، قررت IBM و “ريد هات” إطلاق (InstructLab)، وهو مجتمع مفتوح المصدر يهدف إلى تعزيز منهجية المواءمة واسعة النطاق لروبوتات الدردشة ونماذج Granite مفتوحة المصدر من IBM.

ويهدف مشروع (InstructLab) إلى تمكين المطورين من تطوير النماذج اللغوية الكبيرة من خلال تبسيط عملية إنشاء وبناء النماذج اللغوية الكبيرة والمساهمة فيها، كالمساهمة في أي مشروع آخر مفتوح المصدر.

وفي إطار إطلاق (InstructLab)، قامت IBM أيضاً بإطلاق مجموعة من نماذج Granite الخاصة باللغة الإنجليزية والرموز بشكل مفتوح. وتم إصدار هذه النماذج بترخيص منApache ، مع ضمان شفافية المجموعات البيانية المستخدمة في التدريب على هذه النماذج. كما تم دمج نموذج اللغة الإنجليزية Granite 7B في مجتمع (InstructLab)، حيث يمكن للمستخدمين تسخير مهاراتهم ومعرفتهم لتعزيز هذا النموذج بشكل جماعي بمنهجيةٍ مماثلة للمساهمة في أي مشروع آخر مفتوح المصدر. كما سيتاح قريباً دعم مماثل لنماذج الرموز Granite ضمن (InstructLab).

ابتكارات الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر استناداً إلى نظام Linux الموثوق

تعتمد منصة (RHEL AI) على هذه المنهجية المفتوحة للابتكار في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تدمج نسخة جاهزة للشركات من مشروع (InstructLab) مع نماذج Granite للغة والرموز، بالإضافة إلى منصة Linux الرائدة عالمياً للشركات لتبسيط عمليات النشر ضمن البنية التحتية الهجينة. ويؤدي ذلك إلى إنشاء منصة نموذجية أساسية لجلب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المرخصة كمصدر مفتوح إلى الشركات.

وتتضمن منصة (RHEL AI) ما يلي:

• نماذج Granite للغة والرموز المرخصة من مصادر مفتوحة والتي تدعمها وتضمنها ريد هات.
• توزيع مدعوم على مدى دورة الحياة لـ InstructLab يوفر حلاً قابلاً للتطوير وفعالاً من حيث التكلفة لتعزيز قدرات النماذج اللغوية الكبيرة، وإتاحة المساهمات المعرفية والمهارية لمجموعة أوسع بكثير من المستخدمين.
• تحسين حالات وقت تشغيل نماذج Granite القابلة للتمهيد وحزم أدوات InstructLab كصور RHEL القابلة للتمهيد عبر نمط صور RHEL، بما في ذلك مكتبات ومسرعات Pytorch المحسّنة لأطر AMD Instinct MI300X وIntel وNVIDIA GPUs و NeMo.
• دعم ريد هات الكامل للمؤسسات، بدءً بتوزيع منتجات مؤسسية موثوقة، ودعم إنتاج على مدار الساعة، ودعم أوسع على مدى دورة حياة المنتج.

يتيح قيام المنظمات بتجربة وضبط نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة على RHEL AI مساراً جاهزاً لتوسيع نطاق سير العمل باستخدام Red Hat OpenShift AI، والذي يشمل RHEL AI، كما يمكنهم الاستفادة من محرك Kubernetes لتدريب وخدمة نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وقدرات عمليات تعلُّم الآلة المتكاملة لـ OpenShift AI لإدارة دورة حياة النموذج.

كما سيستفيد استوديو IBM watsonx.ai، والذي تم بناؤه على Red Hat OpenShift AI، من إدراج RHEL AI في OpenShift AI عند توفره، مما يتيح إمكانات إضافية لتطوير الذكاء الاصطناعي للمؤسسات وإدارة البيانات وحوكمة النماذج وتحسين أداء الأسعار.

الطبيعة الهجينة للذكاء الاصطناعي

على مدى أكثر من 30 عاماً، اقترنت التقنيات مفتوحة المصدر بتسارُع الابتكار، مع الانخفاض الكبير في تكاليف تكنولوجيا المعلومات والحد من الحواجز التي تعيق الابتكار. وتضطلع ريد هات بدورٍ رائد على هذا الصعيد، من تقديم منصات Linux المفتوحة للمؤسسات مع RHEL في أوائل العقد الأول من القرن الحادي والعشرين إلى حاويات منظومات القيادة وKubernetes كأساس للسحابة الهجينة المفتوحة والحوسبة القائمة على المنظومات السحابية مع Red Hat OpenShift.

وتلتزم ريد هات بهذا التوجُّه من خلال استراتيجيات الذكاء الاصطناعي/ تعلُّم الآلة عبر السحابة الهجينة المفتوحة، مما يمكّن أعباء عمل الذكاء الاصطناعي من تشغيل حاضنات البيانات، سواء في مراكز البيانات أو بيئات السحابة العامة المتعددة أو الحوسبة الطرفية. وإلى جانب التخفيف من أعباء العمل، تتيح رؤية ريد هات للذكاء الاصطناعي تدريباً نموذجياً وضبطاً لهذا المسار لمعالجة القيود المتعلقة باستقلالية البيانات والامتثال والنزاهة التشغيلية بشكل أفضل.

ويُعد الاتساق الذي توفره منصات ريد هات عبر هذه البيئات، بصرف النظر عن موقع عملياتها، أمراً بالغ الأهمية في الحفاظ على تدفق ابتكار الذكاء الاصطناعي.

ويعزز RHEL AI ومجتمع InstructLab هذه الرؤية عبر كسر العديد من الحواجز التي تحول دون تجربة وبناء نماذج الذكاء الاصطناعي، مع توفير الأدوات والبيانات والمفاهيم اللازمة لتمكين الموجة المقبلة من تحويل أعباء العمل إلى المنصات الذكية.

الإتاحة

Red Hat Enterprise Linux AI متاح حالياً لمعاينة المطورين. وستضيف IBM Cloud دعماً لـ RHEL AI وOpenShift AI من خلال البناء على البنية التحتية لوحدة معالجة الرسومات المتوفرة على IBM Cloud، والتي تُستخدم لتدريب طرازات Granite ودعم InstructLab. ويتيح هذا التكامل للمؤسسات نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي بسهولة أكبر في التطبيقات الحيوية.

وقال أشيش بداني، النائب الأول للرئيس، الرئيس لشؤون المنتجات، ريد هات: “يمثل الذكاء الاصطناعي التوليدي قفزةً نوعية للمؤسسات، إلا انَّ ذلك مرهون بقدرة مؤسسات التكنولوجيا على نشر واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي بطريقة تتناسب مع احتياجات أعمالها المحددة. وتتميز RHEL AI ومشروع InstructLab، إلى جانب Red Hat OpenShift AI، بكونها مصممةً للحد من العديد من الحواجز التي تواجه الذكاء الاصطناعي التوليدي، من مهارات علوم البيانات المحدودة إلى الموارد الهائلة المطلوبة، وتمكين الابتكار على مستوى المؤسسات ومجتمعات جمع وإعداد البيانات”.

وأضاف رامين رون، نائب الرئيس، مجموعة الذكاء الاصطناعي، AMD: “يشكل الذكاء الاصطناعي أحد أهم التحولات التكنولوجية في السنوات الخمسين الماضية، ويتطلب توسيع نطاق اعتماد الذكاء الاصطناعي إتاحة النماذج والأدوات المستخدمة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. وتم بناء RHEL AI على ركيزةٍ موثوقة من Linux، مع أدوات مفتوحة المصدر ونماذج مرخصة مفتوحة المصدر. ويسعدنا دعم جهود ريد هات في دفع عجلة الذكاء الاصطناعي في المؤسسات من خلال تقنيات AMD، بما في ذلك مُسرِّعات الذكاء الاصطناعي”.

وأشار علق جيريمي فوستر، النائب الأول للرئيس والمدير العام، Cisco قائلًا: “تمثل حركة الذكاء الاصطناعي تحولاً محورياً للشركات، وتتنافس العديد من المؤسسات للمضي قُدُماً نحو المسارات الأمثل في هذا المجال. وتواصل Cisco العمل عن كثب مع ريد هات لتعزيز اعتماد الذكاء الاصطناعي، وستعمل RHEL AI على تسريع الابتكار من خلال توفير وتمكين النماذج اللغوية الكبيرة مفتوحة المصدر كجزء من منصة Linux المخصصة للمؤسسات”.

وعلق وجيل شنيورسون، النائب الأول للرئيس، منصات الحلول، Dell Technologies: “لطالما كانت شركة Dell Technologies رائدة في توفير إدارة موثوقة ومتسقة لدورة الحياة للبنية التحتية. وتؤمن الشركة بحتمية إجراء تحديثات متسقة وموثوقة وآمنة لنظم عمليات تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات مع استمرار تطور النظم. كما تعد التقنيات الجديدة التي توفر للمؤسسات القدرة على تمديد تحديثات الكود وتقليل أوقات النشر بالغة الأهمية للحفاظ على التقدم في الابتكار”.

وقال فرانسيس جويدا، مدير حلول الحوسبة والذكاء الاصطناعي، Hewlett Packard Enterprise: “تتعاون شركة HP مع “ريد هات” منذ عقدين من الزمن لتوفير حلول رائدة تتكامل فيها منصاتنا للحوسبة مع نموذج RHEL من ريد هات. وتعد البيئة المفتوحة عنصراً مهماً للابتكار في مجالات التكنولوجيا سريعة التطور كالذكاء الاصطناعي التوليدي، ونتطلع لاكتشاف مزيد من آفاق التعاون مع نموذج RHEL AI و”ريد هات” لمساعدة عملائنا على تحقيق النجاح”.

أما داريو جيل، المدير والنائب الأول للرئيس للأبحاث، IBM قال: “إن إدخال الابتكار مفتوح المصدر ضمن منظومة تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتسخير قدرات شريحة أوسع من أفراد المجتمع سيفضي إلى تغيير منهجية الشركات في إعداد خططها لتبني الذكاء الاصطناعي وتحديد نطاق استخدامه. ولطالما دعمت شركة IBM النظم مفتوحة المصدر، بما في ذلك منصات Linux وApache وEclipse. ويمثل تعاوننا مع “ريد هات” خطوة إضافية على طريق منهجنا المفتوح لبناء نموذج ذكاء اصطناعي آمن ومسؤول وفعال. وستوفر نماذج RHEL AI وInstrcutLab ومجموعة نماذج Granite مفتوحة المصدر من IBM قيمة إضافية وخيارات جديدة للعملاء الباحثين عن نماذج مخصصة لمعالجة الاستخدامات الخاصة باحتياجاتهم باستخدام بياناتهم الخاصة، وستمكنهم من تقليل التكلفة بفضل تنوُّع البيئة السحابية الهجينة”.

وأضافت هيلاري هنتر، مدير التكنولوجيا والمدير العام للابتكار، IBM Infrastructure: “تتطلع العديد من الشركات إلى إدخال الذكاء الاصطناعي ضمن تطبيقاتها ذات الأهمية الحيوية. وستساعد إتاحة نموذج RHEL AI وOpenShift AI عبر سحابة IBM على تحقيق تحوُّل في كيفية بناء الشركات والمجتمع التقني لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي وطريقة استفادتهم منه. ونعمل على توفير سبل التعاون المفتوح، وتبسيط إجراءات تخصيص النماذج، وتوفير نماذج وأدوات مدعومة وعالية الجودة لإدخال الذكاء الاصطناعي في كافة التطبيقات”.

وأكد جاستن هوتارد، نائب الرئيس التنفيذي والمدير العام، مجموعة مراكز البيانات والذكاء الاصطناعي، Intel: “يقتضي توسيع نطاق الاعتماد على الذكاء الاصطناعي أن يكون مفتوح المصدر بالكامل، بحيث يسهم أفراد المجتمع في إنشاء تطبيقات وإيجاد استخدامات جديدة له. وسيكون نموذج RHEL AI قادراً على إحداث فرق كبير في تفاعلنا مع نماذج الذكاء الاصطناعي وكيفية ضبطها واستخدامها بالتالي في عمليات الإنتاج، وخاصة عند دمجها مع نماذج Granite مفتوحة المصدر ومشروع InstructLab”.

وقال كيرك سكوجين، الرئيس، Lenovo ISG: “ينبغي أن يكون العملاء الذين يستخدمون تطبيقات تعتمد على الذكاء الاصطناعي قادرين على اختبار النماذج المحتملة وتجريبها ضمن منصة موثوقة وسهلة ومبتكرة في آنٍ واحد. وتؤمن “لينوفو” بأن مستقبل الذكاء الاصطناعي يعتمد على بيئة هجينة، ونرى في نموذج RHEL AI مساراً ضرورياً لنشر الابتكار في الذكاء الاصطناعي الهجين، وتعزيز قابلية التوسع في الإنتاج من خلال نموذج Red Hat OpenShift AI. ويسرنا أن نتعاون مع “ريد هات” لتطوير هذا الابتكار الهجين للذكاء الاصطناعي عبر الاختبار المشترك على خوادم نظام ThinkSystem 8-GPU، ومن خلال توفير جهاز موثوق لتشغيل نموذج ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر”.

وأضاف جاستن بويتانو، نائب الرئيس لمنتجات الشركات، شركة NVIDIA: “يجمع ريد هات وNVIDIA ماضٍ عريق من التعاون الوثيق، ويعكس نموذج RHEL AI تركيزنا المشترك على توفير حوسبة وبرامج متكاملة للمبرمجين والباحثين الذين سيتولون قيادة الموجة التالية من تكنولوجيا وتطبيقات الذكاء الاصطناعي”.

ظهرت المقالة «ريد هات» تُطلق منصة جديدة لإتاحة الوصول إلى ابتكارات الذكاء الاصطناعي أولاً على Tech News.

JOIN US AND FOLO