Desvende o Red Hat OpenShift AI!
Índice
- 🌟 Introdução ao Red Hat OpenShift AI
- 1.1 O que é o Red Hat OpenShift AI?
- 1.2 Portfólio de Produtos
- 🚀 Visão Geral do Red Hat OpenShift Data Science
- 2.1 Implementação Gerenciada
- 2.2 Implementação Autogerenciada
- 🔍 Explorando o OpenShift Data Science
- 3.1 Instalando no OpenShift Dedicated Cluster
- 3.2 Instalação Autogerenciada no Cluster OpenShift
- 🛠️ Configurando e Utilizando o OpenShift Data Science
- 4.1 Navegando pelo Painel de Controle
- 4.2 Configurando Ambientes de Desenvolvimento
- 4.3 Iniciando um Novo Projeto de Ciência de Dados
- 📊 Fluxo de Trabalho do Projeto de Ciência de Dados
- 5.1 Criando e Configurando um Workbench
- 5.2 Exploração e Análise de Dados
- 5.3 Treinamento e Implantação de Modelos
- 5.4 Servindo Modelos Treinados
- 💡 Projetos de Ciência de Dados com o Red Hat OpenShift AI
- 6.1 Geração de Imagens a partir de Texto
- 6.2 Treinamento de Modelos
- 6.3 Implantação de Modelos em Produção
- 🌐 Integrando e Expandindo Funcionalidades
- 7.1 Versionamento de Código com Git
- 7.2 Gerenciamento de Dados
- 7.3 Criação de Pipelines de Ciência de Dados
- 7.4 Configuração de Aplicações Cliente
- 🎉 Conclusão e Perspectivas Futuras
- 8.1 Apoio da Red Hat ao Sucesso do Projeto
- 8.2 Recursos Adicionais e Atualizações Futuras
Introdução ao Red Hat OpenShift AI
O Red Hat OpenShift AI é uma solução abrangente para empresas modernas que desejam tornar a inteligência artificial e o aprendizado de máquina uma realidade. Este portfólio de produtos oferece uma variedade de ferramentas e serviços projetados para facilitar a implementação e operação de aplicativos inteligentes.
Visão Geral do Red Hat OpenShift Data Science
O Red Hat OpenShift Data Science é um componente fundamental do portfólio, focado em levar projetos de ciência de dados da fase de experimentação para a produção. Ele oferece flexibilidade de implementação, com opções gerenciadas e autogerenciadas para atender às necessidades específicas de cada organização.
Implementação Gerenciada
Para aqueles que optam pela implementação gerenciada, o processo de instalação é simplificado, permitindo a adição do OpenShift Data Science como um complemento ao OpenShift Dedicated ou ao serviço Red Hat OpenShift na AWS.
Implementação Autogerenciada
Para uma abordagem autogerenciada, o OpenShift Data Science está disponível no Operator Hub do seu cluster OpenShift, proporcionando uma instalação simples e direta.
Explorando o OpenShift Data Science
Depois de instalado, o OpenShift Data Science oferece acesso a um painel de controle intuitivo, onde é possível explorar uma variedade de aplicativos e serviços disponíveis.
Instalando no OpenShift Dedicated Cluster
No OpenShift Dedicated Cluster, basta acessar a guia de complementos para encontrar e instalar o OpenShift Data Science.
Instalação Autogerenciada no Cluster OpenShift
No seu próprio cluster OpenShift, o OpenShift Data Science pode ser instalado facilmente através do Operator Hub, com apenas alguns cliques.
Configurando e Utilizando o OpenShift Data Science
Uma vez instalado, o OpenShift Data Science oferece uma variedade de recursos para configuração e utilização eficazes.
Navegando pelo Painel de Controle
O painel de controle oferece acesso rápido a aplicativos habilitados, como o Jupiter, além de links para recursos úteis e tutoriais.
Configurando Ambientes de Desenvolvimento
Ao iniciar um novo projeto de ciência de dados, os ambientes de trabalho fornecem uma plataforma flexível e familiar, como os notebooks Jupiter, para experimentação e análise de dados.
Iniciando um Novo Projeto de Ciência de Dados
Ao iniciar um novo projeto, é possível acessar várias seções, incluindo bancadas de trabalho, armazenamento, conexões de dados, pipelines e servidores de modelo.
Fluxo de Trabalho do Projeto de Ciência de Dados
O fluxo de trabalho de um projeto de ciência de dados envolve várias etapas, desde a exploração inicial dos dados até a implantação de modelos em produção.
Criando e Configurando um Workbench
Os ambientes de trabalho fornecem um espaço dedicado para desenvolvimento e experimentação, onde é possível configurar recursos e conexões de dados conforme necessário.
Exploração e Análise de Dados
Os ambientes de trabalho também são ideais para explorar dados e realizar análises preliminares para entender melhor o conjunto de dados.
Treinamento e Implantação de Modelos
Após a análise inicial, é possível iniciar o treinamento de modelos usando dados relevantes e técnicas de aprendizado de máquina adequadas.
Servindo Modelos Treinados
Uma vez treinados, os modelos podem ser implantados como serviços, acessíveis a partir de aplicativos e sistemas externos.
Projetos de Ciência de Dados com o Red Hat OpenShift AI
O Red Hat OpenShift AI oferece uma plataforma robusta para uma variedade de projetos de ciência de dados, desde a geração de imagens até a análise avançada de dados.
Geração de Imagens a partir de Texto
Um exemplo de projeto é a geração de imagens a partir de texto, onde modelos de linguagem podem ser treinados para criar representações visuais de conceitos descritos em texto.
Treinamento de Modelos
O treinamento de modelos envolve o uso de conjuntos de dados relevantes e algoritmos de aprendizado de máquina para ajustar os parâmetros do modelo aos dados disponíveis.
Implantação de Modelos em Produção
Uma vez treinados e validados, os modelos podem ser implantados em produção, fornecendo serviços úteis para aplicativos e sistemas em tempo real.
Integrando e Expandindo Funcionalidades
O Red Hat OpenShift AI permite a
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