用Red Hat OpenShift AI快速啟動AI

用Red Hat OpenShift AI快速啟動AI

目錄

1. 🚀 介紹 OpenShift AI
2. 🤖 AI 實驗的意義
   • 2.1 歷史成功案例
   • 2.2 AI 實驗的挑戰
3. 💡 加速 AI 創新
   • 3.1 降低模型部署時間
   • 3.2 加速實驗和迭代
4. 🌱 模型的構建與調整
   • 4.1 使用開源模型
   • 4.2 自定義模型 fine tuning
5. 🚀 模型部署
   • 5.1 OpenShift AI 平台
   • 5.2 部署服務
6. 💻 應用程式開發
   • 6.1 整合 AI 模型
   • 6.2 建立 Flask 應用程式
7. 🌟 成功示例
   • 7.1 Wright 兄弟飛行器圖像生成
8. 🤝 合作夥伴
   • 8.1 IBM WatsonX
   • 8.2 Nvidia GPU 運算子
   • 8.3 Intel OpenVINO
9. 🌐 資源
10. 📚 常見問題與解答

🚀 介紹 OpenShift AI

OpenShift AI 是一個統一的人工智慧平台，旨在將資料科學家和開發人員團隊聚集在一起，以加速 AI 應用的開發和部署。透過 OpenShift AI，您可以更快地將 AI 模型投入生產環境，無論是在雲端、本地還是邊緣運算。

🤖 AI 實驗的意義

在探討如何加速 AI 創新之前，讓我們先理解 AI 實驗的意義。成功的 AI 應用往往是建立在許多未成功實驗的基礎之上。

2.1 歷史成功案例

以萊特兄弟為例，他們的第一次飛行並沒有像人們預期的那樣順利。但正是通過一次次的失敗實驗，他們最終實現了飛行的突破。

2.2 AI 實驗的挑戰

對於 AI 項目來說，將模型成功部署到生產環境並不容易。通常需要花費長時間來開發、調整和部署模型，而這可能會延遲您的項目進度並增加成本。

💡 加速 AI 創新

為了應對 AI 實驗的挑戰，我們需要找到方法來加速創新和部署過程。

3.1 降低模型部署時間

OpenShift AI 提供了一個統一的平台，使得開發人員可以更快速地將模型部署到不同環境中，無論是在雲端還是邊緣運算。

3.2 加速實驗和迭代

在建立 AI 應用時，實驗和迭代是至關重要的。OpenShift AI 提供了豐富的工具和資源，讓您可以更快地實驗不同的模型並進行迭代。

🌱 模型的構建與調整

建立一個準確且高效的 AI 模型是 AI 項目的核心。

4.1 使用開源模型

您可以從開源社區中獲取現成的 AI 模型作為起點，這能夠節省大量的開發時間並加速您的項目進度。

4.2 自定義模型 fine tuning

如果現有的模型無法完全滿足您的需求，您可以使用 OpenShift AI 提供的工具進行模型的自定義和調整，以滿足您的特定需求。

🚀 模型部署

成功建立模型後，下一步是將其部署為服務，以供應用程序使用。

5.1 OpenShift AI 平台

OpenShift AI 提供了一個便利的平台，使您可以輕鬆地部署和管理您的 AI 模型，並提供了豐富的工具和資源來幫助您實現這一目標。

5.2 部署服務

通過 OpenShift AI，您可以輕鬆地將模型部署為服務，並提供給應用程序開發人員使用。這使得您的模型可以在不同的應用場景中得到應用，從而實現最大價值。

💻 應用程式開發

構建和部署模型後，您需要開發相應的應用程式來利用這些模型。

6.1 整合 AI 模型

OpenShift AI 提供了豐富的 API 和工具，使得應用程序開發人員可以輕鬆地整合和使用 AI 模型。

6.2 建立 Flask 應用程式

通過使用