Basın Bülteni- Red Hat’in hibrit bulut AI platformu, iş akışlarını kolaylaştırıp AI projelerinde hız ve verimlilik sağlıyor

Red Hat'in hibrit bulut tabanlı AI platformu, AI iş akışlarını kolaylaştırıyor ve
güçlü yeni çıkarım yetenekleri sunarak, büyük ölçekli ajans AI'nın temelini oluşturuyor
ve BT ekipleri ile AI mühendislerinin daha hızlı ve daha verimli bir
şekilde yenilik yapmalarını sağlıyor.

Dünyanın önde gelen açık kaynak çözümleri sağlayıcısı Red Hat, bugün kurumsal AI
platformunun önemli bir gelişimi olan Red Hat AI 3'ü duyurdu. Red Hat AI Inference
Server, Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) ve Red Hat OpenShift AI'nın
en son yeniliklerini bir araya getiren platform, yüksek performanslı yapay zeka
çıkarımının karmaşıklığını basitleştirerek, kuruluşların iş yüklerini kavram kanıtlamadan
üretime daha kolay bir şekilde taşıyabilmelerini ve yapay zeka destekli
uygulamalar etrafında işbirliğini geliştirmelerini sağlıyor.

Kurumlar yapay zeka denemelerinin ötesine geçtikçe, veri gizliliği, maliyet kontrolü
ve çeşitli modellerin yönetimi gibi önemli engellerle karşılaşıyorlar. Massachusetts
Institute of Technology NANDA projesinin GenAI Divide: State of AI
in Business (Üretken Yapay Zeka Ayrımı: İşletmelerde Yapay Zekanın Durumu) raporu,
üretim yapay zekasının gerçekliğini vurguluyor ve kuruluşların yaklaşık %95'inin,
yaklaşık 40 milyar dolarlık kurumsal harcamadan ölçülebilir finansal getiri
elde edemediğini ortaya koyuyor.

Red Hat AI 3, CIO'ların ve BT liderlerinin yatırımlarını hızlandırması ve bilgi
işlem teknolojilerini en üst düzeye çıkarmaları için daha tutarlı ve birleşik
bir deneyim sunarak bu zorlukları doğrudan ele almaya odaklanıyor. Aynı ortak platformda,
hibrit, çok satıcılı ortamlarda AI iş yüklerini hızla ölçeklendirip
dağıtmayı mümkün kılarken, aynı zamanda ajanlar gibi yeni nesil AI iş yüklerinde
ekipler arası işbirliğini geliştiriyor. Açık standartlara dayanan bir temele
sahip olan Red Hat AI 3, kurumların AI yolculuğunda bulundukları noktada onlara
ulaşıyor ve veri merkezlerinden genel bulut ve egemen AI ortamlarına, en uzak
uç noktalara kadar her türlü donanım hızlandırıcısında her türlü modeli destekliyor.

Eğitimden uygulamaya: Kurumsal yapay zeka çıkarımına geçiş
Kurumlar AI girişimlerini üretime geçirdikçe, vurgu eğitim ve model ayarlamadan,
kurumsal AI'nın uygulama aşaması olan çıkarımlara kayıyor. Red Hat AI 3, büyük
başarı elde eden vLLM ve llm-d topluluk projeleri ile Red Hat'in model optimizasyon
yeteneklerini temel alarak, büyük dil modellerinin (LLM'ler) üretim düzeyinde
hizmet sunmasını sağlamak için ölçeklenebilir ve uygun maliyetli çıkarımlara
önem veriyor.

Red Hat OpenShift AI 3.0, CIO'ların yüksek değerli donanım hızlandırmalarından en
iyi şekilde yararlanmalarına yardımcı olmak için, LLM'lerin Kubernetes üzerinde
yerel olarak nasıl çalıştığını yeniden tasarlayan llm-d'yi genel kullanıma sunuyor.
llm-d, Kubernetes orkestrasyonunun kanıtlanmış değerini ve vLLM'nin performansını
Kubernetes Gateway API Inference Extension, NVIDIA Dynamo düşük gecikmeli
veri aktarım kitaplığı (NIXL) ve DeepEP Mixture of Experts (MoE) iletişim
kitaplığı gibi temel açık kaynak teknolojileriyle birleştirerek akıllı dağıtılmış
çıkarım sağlıyor:

- Akıllı çıkarım farkındalıklı model planlama ve ayrıştırılmış hizmet sunumu ile
maliyetleri düşüyor ve yanıt süreleri iyileşiyor.
- Kubernetes üzerinde modellerin büyük ölçekte dağıtımını kolaylaştıran kuralcı
Well-lit Paths ile operasyonel basitlik ve maksimum güvenilirlik sağlanıyor.
- NVIDIA ve AMD dahil olmak üzere farklı donanım hızlandırıcılarında LLM çıkarımını
dağıtmak için çapraz platform desteği ile esneklik en üst düzeye çıkıyor.

llm-d, vLLM'yi temel alır ve onu tek düğümlü, yüksek performanslı bir çıkarım motorundan,
Kubernetes ile sıkı bir şekilde entegre edilmiş, öngörülebilir performans,
ölçülebilir ROI ve etkili altyapı planlaması sağlamak için tasarlanmış, dağıtılmış,
tutarlı ve ölçeklenebilir bir hizmet sistemine dönüştürüyor. Tüm geliştirmeler,
son derece değişken LLM iş yüklerini yönetme ve Mixture-of-Experts
(MoE) modelleri gibi devasa modellere hizmet verme zorluklarını doğrudan ele alıyor.

İşbirliğine dayalı yapay zeka için birleşik bir platform
Red Hat AI 3, üretime hazır üretken AI çözümleri oluşturmanın işbirliği gereksinimlerine
uyarlanmış, birleşik ve esnek bir deneyim sunuyor. Platform mühendisleri
ve AI mühendislerinin AI stratejilerini uygulamaları için tek bir platform üzerinden
ekipler arası işbirliğini teşvik ederek ve iş akışlarını birleştirerek
somut değer sunmak üzere tasarlandı. Kavram kanıtlamadan üretime geçmek için gereken
üretkenlik ve verimliliği sağlamaya odaklanan yeni özellikler şunlar:

- Model as a Service (MaaS) yetenekleri, dağıtılmış çıkarım üzerine kurulu ve BT
ekiplerinin kendi MaaS sağlayıcıları olarak hareket etmelerini, ortak modelleri
merkezi olarak sunmalarını ve hem AI geliştiricileri hem de AI uygulamaları için
isteğe bağlı erişim sağlamalarını mümkün kılıyor. Bu, daha iyi maliyet yönetimi
sağlıyor ve gizlilik veya veri endişeleri nedeniyle genel AI hizmetlerinde
çalıştırılamayan kullanım durumlarını destekliyor.
- AI hub, platform mühendislerinin temel AI varlıklarını keşfetmelerini, dağıtmalarını
ve yönetmelerini sağlıyor. Doğrulanmış ve optimize edilmiş gen AI modelleri,
modellerin yaşam döngüsünü yönetmek için bir kayıt defteri ve OpenShift AI
üzerinde çalışan tüm AI varlıklarını yapılandırmak ve izlemek için bir dağıtım
ortamı içeren, özenle seçilmiş bir model kataloğu ile merkezi bir hub sağlıyor.
- Gen AI studio, AI mühendislerinin modellerle etkileşim kurmaları ve yeni nesil
AI uygulamalarının prototiplerini hızla oluşturmaları için uygulamalı bir ortam
sağlıyor. AI varlıkları uç noktası özelliği ile mühendisler, modellerin harici
araçlarla etkileşimini kolaylaştırmak için tasarlanmış mevcut modelleri ve MCP
sunucularını kolayca keşfedip kullanabiliyor. Yerleşik oyun alanı, modellerle
denemeler yapmak, komut istemlerini test etmek ve sohbet ve geri getirme destekli
üretim (RAG) gibi kullanım durumları için parametreleri ayarlamak için etkileşimli,
durum bilgisi içermeyen bir ortam sağlıyor.
- Geliştirmeyi basitleştirmek için Red Hat tarafından onaylanmış ve optimize edilmiş
yeni modeller dahil edildi. Seçilmiş modeller arasında OpenAI'nin gpt-oss,
DeepSeek-R1 gibi popüler açık kaynak modelleri ve konuşma-metin dönüştürme için
Whisper ve sesle çalışan ajanlar için Voxtral Mini gibi özel modeller bulunuyor.

Yeni nesil yapay zeka ajanlarının temellerini oluşturmak
Yapay zeka ajanları, uygulamaların oluşturulma şeklini dönüştürmeye hazırlanıyor
ve karmaşık, otonom iş akışları, çıkarım yeteneklerine büyük yük getirecek. Red
Hat OpenShift AI 3.0 sürümü, yalnızca çıkarım yetenekleriyle değil, aynı zamanda
ajan yönetimine odaklanan yeni özellikler ve geliştirmelerle de ölçeklenebilir
ajan tabanlı yapay zeka sistemleri için zemin hazırlamaya devam ediyor.

Ajan oluşturma ve dağıtımını hızlandırmak için Red Hat, Llama Stack tabanlı bir
Birleşik API katmanı sundu. Bu katman, geliştirmeyi OpenAI uyumlu LLM arayüz protokolleri
gibi endüstri standartlarıyla uyumlu hale getirmeye yardımcı oluyor.
Ayrıca, daha açık ve birlikte çalışabilir bir ekosistemi desteklemek için Red
Hat, AI modellerinin harici araçlarla etkileşimini kolaylaştıran güçlü ve yeni
bir standart olan Model Context Protocol (MCP) protokolünü erken benimseyenlerden
biri. Bu protokol, modern AI ajanları için temel bir özellik olarak ön plana
çıkıyor.

Red Hat AI 3, mevcut InstructLab işlevselliği üzerine inşa edilmiş, model özelleştirme
için yeni bir modüler ve genişletilebilir araç seti sunuyor. Geliştiricilere
daha fazla esneklik ve kontrol sağlayan özel Python kütüphaneleri de var.
Araç seti, yapılandırılmamış belgelerin AI tarafından okunabilir bir biçime dönüştürülmesini
kolaylaştıran Docling gibi veri işleme amaçlı açık kaynaklı projelerle
destekleniyor. Ayrıca, sentetik veri üretimi için esnek bir çerçeve ve LLM
ince ayarları için bir eğitim merkezi de içeriyor. Entegre değerlendirme merkezi,
AI mühendislerinin sonuçları izlemesine ve doğrulamasına yardımcı olarak,
daha doğru ve alakalı AI sonuçları elde etmek için kendi özel verilerini güvenle
kullanmalarını sağlıyor.

Destekleyici Görüşler:
Joe Fernandes, Red Hat AI İş Birimi Başkan Yardımcısı ve Genel Müdürü
İşletmeler AI'yı deneme aşamasından üretim aşamasına taşırken, karmaşıklık, maliyet
ve kontrol gibi yeni zorluklarla karşı karşıya kalıyorlar. Red Hat AI 3 ile
bu engelleri en aza indiren, kurumsal düzeyde bir açık kaynak platformu sunuyoruz.
llm-d ile dağıtılmış çıkarım ve ajansel AI için bir temel gibi yeni yetenekler
sunarak, IT ekiplerinin herhangi bir altyapıda, kendi şartlarına göre yeni
nesil AI'yı daha güvenli bir şekilde operasyonel hale getirmelerini sağlıyoruz.

Rick Villars, IDC, Dünya Çapında Araştırma, Grup Başkan Yardımcısı
2026, işletmelerin AI'ya geçiş yapmaktan yatırımlarından daha ölçülebilir ve tekrarlanabilir
iş sonuçları talep etmeye geçmesiyle bir dönüm noktası olacak. İlk
projeler model eğitimi ve testine odaklanırken, asıl değer ve asıl zorluk, modelden
elde edilen içgörüleri verimli, güvenli ve uygun maliyetli çıkarımlarla
operasyonel hale getirmektir. Bu geçiş, özellikle ajans AI'nın çıkarım yüklerini
artırmasıyla birlikte, gerçek dünya ölçeği ve karmaşıklığını kaldırabilecek,
kullanıma hazır üretim sınıfı çıkarım yeteneklerine sahip daha modern altyapı,
veri ve uygulama dağıtım ortamları gerektirir. AI ile çalışan işletmeler haline
gelmeyi başaran şirketler, silo alanlarında değil, hibrit bulut ortamlarında bu
giderek daha karmaşık hale gelen iş yüklerini koordine etmek için birleşik bir
platform kuran şirketler olacaktır.

Mariano Greco, ARSAT CEO'su
Arjantin'e bağlantı altyapısı sağlayan bir şirket olarak ARSAT, büyük hacimli müşteri
etkileşimlerini ve hassas verileri yönetmektedir. Müşterilerimize mutlak
veri egemenliği sağlarken, basit otomasyonun ötesine geçerek 'Geliştirilmiş Zeka'ya
ulaşmamızı sağlayacak bir çözüme ihtiyacımız vardı. Red Hat OpenShift AI
üzerinde ajans AI platformumuzu kurarak, ihtiyacı belirlemekten canlı üretime geçmemiz
sadece 45 gün sürdü. Red Hat OpenShift AI, hizmetimizi iyileştirmemize
ve mühendislerin destek sorunlarına ayırdıkları zamanı azaltmamıza yardımcı olmakla
kalmadı, aynı zamanda onların inovasyon ve yeni gelişmelere odaklanmaları
için zaman kazanmalarını sağladı.

Dan McNamara, AMD Sunucu ve Kurumsal Yapay Zeka Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Genel
Müdürü
Red Hat, dağıtılmış yapay zeka çıkarımını üretime geçirirken, AMD de bunun arkasındaki
yüksek performanslı altyapıyı sağlamaktan gurur duyuyor. Birlikte, AMD
EPYC™ işlemcilerin verimliliğini, AMD Instinct™ GPU'ların ölçeklenebilirliğini
ve AMD ROCm™ yazılım yığınının açıklığını entegre ederek, işletmelerin deneme aşamasını
geçip yeni nesil yapay zekayı operasyonel hale getirmelerine yardımcı
olduk. Böylece performans ve ölçeklenebilirliği, şirket içi, bulut ve uç ortamlarda
gerçek bir iş etkisine dönüştürdük.

NVIDIA Mühendislik Yapay Zeka Çerçevelerinden sorumlu Başkan Yardımcısı Ujval Kapasi,
Ölçeklenebilir, yüksek performanslı çıkarım, bir sonraki üretken ve etmenli
yapay zeka dalgasının anahtarıdır. Açık kaynaklı NVIDIA Dynamo ve NIXL teknolojileriyle
hızlandırılmış çıkarım için yerleşik desteğe sahip olan Red Hat AI
3, ekiplerin deneylerden gelişmiş yapay zeka iş yüklerini ve aracılarını büyük
ölçekte çalıştırmaya hızla geçmelerini sağlayan birleşik bir platform sunuyor.


-iDeal Haber Merkezi-
- twitter.com/iDealDataHaber // www.idealdata.com.tr -