的优势以及与其他 AI 平台的比较

[Noyonhasan602]

RHEL AI 的主要功能及其使用方法
RHEL AI 的主要功能包括：
首先，性能调优功能能够高效执行 AI/ML 工作负载。
这优化了计算资源的利用并减少了训练时间。
RHEL AI 还具有增强的安全功能，包括数据加密、访问控制和审计日志。
此外，RHEL AI 得到 Red Hat 的支持，因此如果出现任何技术问题，您可以确保快速响应。

RHEL AI 如何与 OpenShift 配合使用
RHEL AI 和 OpenShift 共同帮助企业高效地部署和扩展容器化的 AI/ML 应用程序。
具体来说，我们将基于 RHEL AI 创建一个容器镜像并将其部署在 OpenShift 集群上。
借助 OpenShift 自动扩展功能，AI/ML 工作负载可以根据需求自动扩展，确保高效的资源利用率。
此外，OpenShift 的 CI/CD 管道可以轻松持续训练和部署 AI 模型。

RHEL AI
RHEL AI 的优势归结为三点：安全性、性能和支持。
首先，RHEL AI 提供强大的安全功能来帮助保护您的数据并保持合规性。
其次，性能调优功能可以高效执行 AI/ML 工作负载并优化计算资源的利用率。
最后，当出现技术问题时，Red Hat 支持可以为您提供更高的运营可靠性和更快的响应时间。
与其他 AI 平台相比，RHEL AI 提供更多企业级功能和支持，帮助您公司的 AI 项目取得成功。

RHEL AI：未来展望和最新发展
RHEL AI 将随着时间的推移不断发展，增加新功能和改进。
Red Hat 目前正在与 rcs 数据瑞士 社区合作，扩展 RHEL AI 功能并与更多 AI/ML 框架和工具集成。
我们还致力于提高安全性和性能，使其成为公司可以放心使用的更值得信赖的平台。
Red Hat 官方网站会定期更新最新的开发状态和发行说明，因此感兴趣的用户可以随时查看最新信息。

什么是 OpenShift MLOps？支持机器学习操作的平台
OpenShift MLOps 是一个简化机器学习 (ML) 操作的平台。
机器学习操作 (MLOps) 是协调和自动化 ML 模型的开发、训练、部署和监控的实践，OpenShift MLOps 提供了实现这一目标的工具和功能。
OpenShift MLOps 使公司能够管理 ML 项目的整个生命周期并高效运营它们。
下面我们详细介绍 OpenShift MLOps 的主要功能和优势：