Red Hat Podman Yapay Zeka Laboratuvarını Duyurdu

Podman Masaüstü uzantısı, fikir aşamasından üretime kadar her adımı yerel bir masaüstü ortamında basitleştiren ve yönlendiren araçlarla geliştiricilerin uygulamalarda üretken yapay zekayı kullanmasını hızlandırıyor.

Dünyanın önde gelen açık kaynak çözümleri sağlayıcısı Red Hat, Inc. Podman Desktop için geliştiricilere yerel iş istasyonlarında sezgisel, grafiksel bir arayüz kullanarak konteynerlerde üretken yapay zeka (GenAI) destekli uygulamalar oluşturma, test etme ve çalıştırma olanağı veren bir uzantı olan Podman AI Lab’ı duyurdu. Bu gelişme, GenAI’nin demokratikleşmesine katkıda bulunurken geliştiricilerin hassas veriler üzerinde kontrolü koruyor ve ayrıca yerel geliştirici deneyimlerinde kolaylık, sadelik ve maliyet verimliliği avantajları sunuyor.

GenAI ve açık kaynaklı büyük dil modellerinin (LLM’ler) son zamanlardaki artışı, büyük ölçüde yapay zeka destekli uygulamaların kullanımına dayanan yeni bir bilgi işlem çağını başlattı. Kurumlar, geride kalmamak için hızla uzmanlık, süreç ve araçlar oluşturmaya çalışıyor. Sektör analisti IDC, “2026 yılına kadar, net yeni uygulamaların %40’ının, geliştiricilerin mevcut deneyimleri geliştirmek ve yeni kullanım durumları oluşturmak için yapay zekayı dahil ettiği akıllı uygulamalar olacağı” tahmininde bulunarak bu değişime dikkat çekiyor.

Yapay zeka ve veri bilimi ana akım uygulama geliştirmeye doğru ilerledikçe, Podman AI Lab gibi araçlar, akıllı uygulamalar oluşturmak veya yapay zeka destekli geliştirme yeteneklerini kullanarak iş akışlarını geliştirmek için geliştiricilerin GenAI’yi benimsemelerine yardımcı olabiliyor. AI Lab, geliştiricilere LLM’ler için daha yaygın kullanım durumlarından bazılarına hızlı bir başlangıç sağlayan örnek uygulamalar içeren bir yöntem kataloğuna da sahip:

• Kullanıcı sorularını anlamak ve uygun yanıtlar sunmak için yapay zekayı kullanarak insan konuşmasını simüle eden sohbet robotları. Bu yetenekler genellikle self servis müşteri desteği veya sanal kişisel yardım sağlayan uygulamaları güçlendirmek için kullanılıyor.
• Etkili ve verimli bilgi yönetimi sağlayabilecek birçok uygulama ve sektörde çok yönlü yetenekler sunan metin özetleyiciler. Geliştiriciler bu yöntemi kullanarak içerik oluşturma ve düzenleme, araştırma, haber toplama, sosyal medya izleme ve dil öğrenme gibi konularda yardımcı olacak uygulamalar geliştirebiliyor.
• Proje kurulumu ve API entegrasyonu gibi tekrar eden görevleri otomatikleştirerek veya kod şablonları üreterek geliştiricilerin daha üst düzey tasarım ve problem çözmeye odaklanmalarını sağlayan kod oluşturucular.
• Nesne algılama, dijital görüntüler veya video kareleri içindeki nesnelerin tanımlanmasına ve bulunmasına yardımcı oluyor. Otonom araçlar, perakende envanter yönetimi, hassas tarım ve spor yayıncılığı dahil olmak üzere çeşitli uygulamalarda temel bir bileşenidir.
• Sesten metne transkripsiyon, konuşulan dili otomatik olarak yazılı metne dönüştürme sürecini içerir ve ses içeriğinin belgelenmesini, erişilebilirliğini ve analizini kolaylaştırıyor.

Bu örnekler, geliştiricilerin uygulamanın nasıl oluşturulduğunu görmek için kaynak kodunu inceleyebilecekleri ve kodlarını bir yapay zeka modeliyle entegre etmek için en iyi uygulamaları öğrenebilecekleri bir giriş noktası sağlıyor.

Konteynerler, bugüne dek, geliştiricilere çakışmalar veya uyumluluk sorunları hakkında endişelenmeden masaüstlerinde uygulama oluşturmak ve test etmek için esnek, verimli ve tutarlı bir ortam sağladı. Şimdi ise geliştiriciler, yapay zeka modelleri için de aynı basitliği ve kullanım kolaylığını arıyorlar. Podman AI Lab, yerel çıkarım sunucuları sağlama olanağı sunarak, bir modeli yerel olarak çalıştırmayı, bir uç nokta almayı ve modelin etrafına yeni yetenekler eklemek için kod yazmaya başlamayı kolaylaştırarak bu ihtiyacı karşılamaya yardımcı oluyor.

Buna ek olarak, Podman AI Lab, kullanıcıların modellerle etkileşime girmesine ve davranışlarını gözlemlemesine olanak tanıyan bir oyun alanı ortamı içeriyor. Bu, modellerle prototipleri ve uygulamaları test etmek, denemek ve geliştirmek için kullanılabilir. Sezgisel bir kullanıcı istemi, çeşitli modellerin yeteneklerini ve doğruluğunu keşfetmeye ve uygulamadaki kullanım durumu için en iyi modeli ve en iyi ayarları bulmaya yardımcı oluyor.

Yapay zeka kurumlarda daha yaygın hale geldikçe Red Hat, hibrit bulut için tutarlı, güvenilir ve kapsamlı yapay zeka platformları portföyü aracılığıyla yapay zekanın inovasyon, verimlilik ve değer sağlama potansiyelini ortaya çıkarma konusunda öncülük ediyor.

Podman AI Lab, Red Hat’te kurulan ve şu anda bir milyondan fazla indirilen açık kaynaklı bir proje olan Podman Desktop’ın gücüne dayanıyor. Ayrıca, işletim sistemini bir konteyner görüntüsü olarak sunan dünyanın önde gelen kurumsal Linux platformu için yeni bir dağıtım yöntemi olan Red Hat Enterprise Linux için görüntü modu ile sıkı bir entegrasyon sunuyor. Bu entegrasyon, geliştiricilerin dizüstü bilgisayarlarında prototip oluşturma ve modellerle çalışma aşamasından, Red Hat OpenShift’i kullanarak yeni yapay zeka destekli uygulamayı hibrit bulutta çıplak metalden bulut örneğine kadar her yerde kolayca çalıştırılabilen taşınabilir, önyüklenebilir bir konteynere dönüştürmeye daha kolay geçmelerini sağlıyor.

Bulutlar hibrit. Yapay zeka da öyle.

30 yılı aşkın bir süredir açık kaynak teknolojileri, hızlı inovasyonu büyük ölçüde azaltılmış BT maliyetleri ve inovasyonun önündeki engellerin azaltılmasıyla eşleştirdi. Red Hat, 2000’li yılların başında RHEL ile açık kurumsal Linux platformları sunmaktan Red Hat OpenShift ile açık hibrit bulut ve bulut-yerel bilişimin temeli olarak kapsayıcıları ve Kubernetes’i yönlendirmeye kadar neredeyse aynı süredir bu alana öncülük ediyor.
Açık hibrit bulutta Red Hat destekli AI/ML stratejileri ile devam eden bu itici güç, AI iş yüklerinin ister veri merkezinde, ister birden fazla genel bulutta veya uçta olsun, verilerin bulunduğu yerde çalışmasını sağlıyor. Red Hat’in yapay zeka vizyonu, iş yüklerinin ötesinde, veri egemenliği, uyumluluk ve operasyonel bütünlükle ilgili sınırlamaları daha iyi ele almak için model eğitimi ve ayarlamayı da aynı noktaya getiriyor.  Red Hat’in platformlarının bu ortamlarda sağladığı tutarlılık, nerede çalışırlarsa çalışsınlar, yapay zeka inovasyonunun akışını sürdürmek için çok büyük önem taşıyor.
Red Hat Başkan Yardımcısı ve Uygulama Geliştirici İş Birimi Genel Müdürü Sarwar Raza, “Yapay zeka çağı geldi, ancak birçok uygulama geliştiricisi için akıllı uygulamalar oluşturmak dik bir öğrenme eğrisi sunuyor. Podman AI Lab, maliyetli altyapı yatırımları veya kapsamlı AI uzmanlığı gerektirmeden AI modellerini kodlarına ve iş akışlarına güvenli ve daha güvenli bir şekilde uygulamak için tanıdık, kullanımı kolay bir araç ve oyun alanı ortamı sağlıyor.”

IDC Yazılım Geliştirme, DevOps ve DevSecOps Program Başkan Yardımcısı Jim Mercer,
“Yeni üretken yapay zeka (GenAI) dalgası, bu yeni paradigmanın öncüsü olan geliştiriciler ve DevOps profesyonelleri üzerindeki etkisiyle sektörü kasıp kavuruyor. Geliştirme ve DevOps denizinde değişimin hızlanacağı varsayılabilir. Önümüzdeki birkaç yıl, uygulamaların geliştirilmesi ve dağıtımı tarihindeki en önemli yıllar olarak kayıtlara geçecek gibi görünüyor.”