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Red Hat OpenShift AI
Red Hat OpenShift AI 是一个灵活的 MLOps 平台，可帮助联邦机构标准化和简化将机器学习引入其应用程序的流程。该解决方案建立在 Red Hat Enterprise Linux 和 OpenShift 的安全基础上，为大规模开发和部署机器学习模型提供了强大且值得信赖的环境。通过利用 OpenShift 作为基础混合云平台，OpenShift AI 可在任何基础架构中提供一致的体验，使机构能够轻松灵活地部署智能功能。该平台丰富的合作伙伴生态系统可确保与第三方工具的无缝集成，简化 AI 技术的采用，并为数据科学家提供最佳工具来完成工作。
Federator.ai 4.3 for OpenShift 安装指南
Datadog Agent 将集群/应用程序指标发送到 Datadog 服务 Federator.ai 的数据适配器从 Datadog 服务查询集群/应用程序指标并将其转发到 Federator.ai AI 引擎 数据适配器将 Federator.ai 创建的预测/建议/计划发布到 Datadog 服务 Datadog 集群代理从 Datadog 服务获取预测/建议/计划 WPA 应用计划并自动扩展应用程序 Datadog 仪表板显示集群/应用程序指标以及 Federator.ai 的预测/建议/计划
OpenShift容器平台4.14网络
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OpenShift容器平台4.17网络
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OpenShift容器平台4.16网络
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OpenShift容器平台4.17体系结构
要控制对OpenShift容器平台群集的访问，群集管理员可以配置用户身份验证，以确保仅批准的用户访问群集。要与OpenShift容器平台群集进行交互，必须使用OpenShift容器平台API进行身份验证。您可以通过在请求中向OpenShift容器平台API提供OAuth访问令牌或X.509客户端证书来验证。
OpenShift AI 教程 - 欺诈检测示例
请注意，可以通过单击启动独立笔记本服务器链接、选择笔记本图像并单击启动服务器来启动 Jupyter 笔记本。但是，这将是一次性的 Jupyter 笔记本，单独运行。要实施数据科学工作流程，您必须创建一个数据科学项目（如以下过程所述）。项目允许您和您的团队在分离的命名空间内组织和协作资源。您可以从项目中创建多个工作台，每个工作台都有自己的 IDE 环境（例如，JupyterLab），每个工作台都有自己的连接和集群存储。此外，工作台可以与管道和模型服务器共享模型和数据。
红色帽子OpenShift AI自我管理2.17
模型注册表是人工智能/机器学习（AI/ML）模型的生命周期中的重要组成部分，也是任何机器学习操作（MLOPS）平台或ML工作流的重要组成部分。模型注册表充当中央存储库，从成立到部署中持有与机器学习模型相关的元数据。此元数据范围从高级信息（例如部署环境和项目起源）到复杂的细节，例如培训超参数，性能指标和部署事件。模型注册表充当模型实验和服务之间的桥梁，为ML生命周期的利益相关者提供安全的协作元数据商店界面。
OpenShift容器平台4.17安装概述
OpenShift容器平台中的每个控制平面机4.17群集都必须使用RHCO，其中包括一个关键的第一启动配置工具，称为IGNITION。此工具使集群能够配置机器。操作系统更新作为可引导容器映像（使用Ostree作为后端）传递，由计算机配置操作员在群集上部署。实际操作系统更改是通过使用RPM-OSTREE作为原子操作在每台机器上就位的。一起，这些技术启用了OpenShift容器平台，可以通过实地升级来管理集群上的任何其他应用程序，以使整个平台保持最新。这些就地更新可以减轻运营团队的负担。
OpenShift上的红色帽子OpenStack Services 18.0
禁用为支持多个提供商驱动程序的云提供负载平衡-As-As-Service（LBAAS）。参考提供商驱动程序（Amphora提供商驱动程序）是一个开源，可扩展且高度可用的负载平衡提供商。它通过管理一组虚拟机器（统称为Amphorae）来完成负载平衡服务的交付，并按需创建。