Dalam artikel sebelumnya, kita telah membahas tentang pengembangan kasus penggunaan AI yang konkret untuk organisasi Anda dan bagaimana memulai proyek percontohan AI pertama Anda. Langkah selanjutnya? Mengembangkan eksperimen kecerdasan buatan (AI) Anda dari sekadar proyek sains menjadi aplikasi AI produksi yang matang.
Ada banyak faktor yang perlu dipertimbangkan dalam proses ini, tetapi penting untuk diingat bahwa semua teknologi AI ini pada dasarnya masih merupakan perangkat lunak. Keterampilan dan disiplin yang telah Anda dan tim Anda kembangkan selama bertahun-tahun akan tetap berlaku dalam era AI ini, dengan beberapa faktor baru yang membuatnya semakin menarik.
Selain itu, perlu diingat bahwa kekuatan open source dalam pengembangan perangkat lunak juga berlaku untuk AI. Di Red Hat, kami percaya bahwa open source sangat penting bagi masa depan AI karena berbagai alasan seperti kecepatan, keamanan, inklusivitas, demokratisasi, fleksibilitas, dan lainnya.
Dengan pemikiran tersebut, berikut adalah 11 sumber daya yang dapat membantu Anda membangun fondasi yang kokoh untuk aplikasi dan eksperimen AI generatif (gen AI) yang ada dan di masa depan.
- Mulai dengan AI untuk Perusahaan: Panduan Pemula
Apakah Anda baru memulai perjalanan AI Anda, ingin memahami lebih dalam dampaknya terhadap bisnis, atau mencari cara untuk meningkatkan implementasi AI yang sudah ada, e-book ini akan menjawab banyak pertanyaan tentang AI saat ini.
Di dalamnya, Anda akan menemukan:
- Perbedaan antara AI prediktif dan AI generatif
- Berbagai kasus penggunaan AI dalam organisasi
- Cara memilih model AI yang tepat untuk berbagai aplikasi
- Mengapa penyetelan model sering lebih efektif (dan efisien!) dibandingkan membangun model dari nol
- Metodologi langkah demi langkah untuk memulai AI
- Bagaimana Red Hat dapat membantu Anda dalam perjalanan ini
- Pertimbangan Utama dalam Membangun Fondasi untuk AI Generatif
AI generatif memungkinkan inovasi dan optimalisasi baru, mengubah cara manusia dan mesin berkolaborasi, serta menginspirasi pendekatan baru dalam pemecahan masalah dan pembuatan pengetahuan. Namun, seperti semua teknologi baru, AI juga menghadirkan tantangan seperti privasi data, kepemilikan data, bias, transparansi, dan lainnya.
E-book ini membahas berbagai aspek tersebut, termasuk:
- Menjelajahi peluang inovasi bisnis dengan AI
- Pertimbangan dalam membangun fondasi AI generatif
- Inovasi yang lebih cepat dengan fondasi open source yang fleksibel
- Mengapa Open Source Sangat Penting bagi Masa Depan AI
Di Red Hat, kami percaya bahwa karena AI bermanfaat bagi semua orang, maka semua orang juga harus dapat berkontribusi terhadap pengembangannya. AI tidak boleh hanya dimiliki dan dikendalikan oleh segelintir perusahaan besar—AI harus terbuka, dapat diakses, dan terdemokratisasi.
Artikel ini menjelaskan mengapa open source menjadi elemen fundamental dalam masa depan AI dan bagaimana pendekatan ini dapat mendukung inovasi yang lebih luas.
- Open Source AI untuk Pengembang
Pelajari bagaimana open source dan AI bekerja bersama untuk membantu pengembang membangun, menguji, dan menerapkan aplikasi berbasis AI dengan lebih cepat dan efisien.
Dalam e-book ini, Anda akan menjelajahi Red Hat OpenShift AI dari perspektif pengembang, mencakup alat open source penting seperti Jupyter Notebooks, PyTorch, serta fitur pemantauan dan observabilitas yang canggih.
Bab-bab yang dibahas meliputi:
- Open source dan AI: Kombinasi transformatif
- Rencana perjalanan pengembangan AI
- Membangun aplikasi berbasis AI yang inovatif
- Mengadopsi alat dan teknologi canggih untuk AI
- Mulai membangun aplikasi yang didukung AI
- Menyederhanakan Adopsi AI untuk Mendapatkan Nilai Bisnis Lebih Cepat
Meskipun organisasi semakin mudah untuk mulai bereksperimen dengan AI, mengubah eksperimen tersebut menjadi nilai bisnis tetap menjadi tantangan. Keberhasilan memerlukan pendekatan yang mengintegrasikan MLOps dengan praktik DevOps yang ada.
Pelajari bagaimana Red Hat dapat membantu organisasi Anda mencapai tujuan AI dengan Red Hat AI, platform modular dan fleksibel untuk membangun, melatih, menyetel, menyajikan, menerapkan, memantau, dan mengelola beban kerja AI Anda.
- Mengatasi Tantangan Adopsi AI
Dalam webinar ini, Alpa Jain akan membahas Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) dan OpenShift AI, menjelaskan bagaimana mereka bekerja, serta bagaimana mereka dapat membantu Anda dalam perjalanan AI Anda.
Yang akan Anda pelajari:
- Portofolio AI Red Hat dan bagaimana posisinya dalam ekosistem AI
- Komponen utama dan kapabilitas RHEL AI
- OpenShift AI dalam aksi—mendukung beban kerja AI yang skalabel
- Siklus hidup AI/ML—dari pembuatan model hingga penerapan
- Mengoperasionalkan AI dengan Lingkungan Terkontainerisasi, CI Pipelines, dan Model Server
AI berkembang pesat, tetapi ada tantangan dalam penerapannya, seperti pengelolaan infrastruktur dan integrasi model ke dalam sistem dunia nyata.
Dalam presentasi ini, Jaime Ramírez Castillo menjelaskan bagaimana penerapan prinsip DevOps ke AI dapat membuat alur kerja pembelajaran mesin lebih efisien, skalabel, dan andal menggunakan OpenShift AI.
Yang akan Anda pelajari:
- Pelatihan model yang lebih mudah dengan lingkungan kontainerisasi yang telah dikonfigurasi sebelumnya
- Otomatisasi terbaik menggunakan data science pipelines
- Penerapan yang efisien dari pengembangan model hingga produksi
- Webinar Gratis: Percepat Pengiriman Aplikasi AI dengan Red Hat OpenShift AI
Pelajari bagaimana OpenShift AI membantu organisasi membangun platform AI yang dapat diandalkan dan skalabel dengan lebih mudah.
Dalam sesi Red Hat Skill Builders ini, Erminio Cassella akan membahas:
- AI hybrid cloud dengan OpenShift Containers-as-a-Service (CaaS)
- AI prediktif vs. AI generatif
- ML pipelines, pelatihan, dan penyajian model
- Demo langsung MLOps dengan OpenShift AI
- Red Hat Developers: Mulai Belajar dengan OpenShift AI
Kami menawarkan berbagai jalur pembelajaran AI melalui Red Hat Developers, termasuk:
- Pengenalan ke OpenShift AI
- Otomasi pipeline ML dengan OpenShift AI
- Memahami Retrieval-Augmented Generation (RAG) dengan Elasticsearch
- Rekayasa Data: Mengumpulkan Data Langsung dari Gambar dan Log
- Pelatihan Red Hat: Mengembangkan dan Menerapkan Aplikasi AI/ML di OpenShift AI
Dalam kursus ini, Anda akan mempelajari cara mengelola beban kerja AI dengan lebih efisien di OpenShift AI, termasuk:
- Menginstal dan mengonfigurasi OpenShift AI
- Menggunakan Jupyter Notebooks untuk pengembangan AI/ML
- Melatih dan menerapkan model AI
- Red Hat Consulting: Fondasi Platform AI
Red Hat Consulting membantu organisasi membangun platform AI yang skalabel dengan solusi yang disesuaikan, integrasi yang lancar, dan dukungan langsung dari para ahli AI Red Hat.