XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemOpenShift
红色帽子Openshift AI自我管理的2-LEAT服务模型
本文档中的插图和插图在创意共享归因下获得红色帽子的许可 - 相似于3.0未体育的许可证（“ CC-BY-SA”）。可以在http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/上获得CC-BY-SA的解释。根据CC-BY-SA，如果您分发此文档或对其进行改编，则必须为原始版本提供URL。
红色帽子OpenShift AI自我管理2.17发行说明
本节介绍了Red Hat OpenShift AI 2.17中的开发人员预览功能。开发人员预览功能不受任何方式支持红色帽子，并且在功能上不完整或准备就绪。请勿将开发人员预览功能用于生产或关键业务工作负载。开发人员预览功能可在可能包含在红帽产品产品中之前早期访问功能。客户可以使用这些功能来测试功能并在开发过程中提供反馈。开发人员预览功能可能没有任何文档，可以随时更改或删除，并获得了有限的测试。红色帽子可能会提供有关开发人员预览功能的反馈，而无需相关的SLA。
红色帽子OpenShift开发空间3.17发行说明和已知问题
3.1。重新启动3.2期间显示的先前CDE错误。扩展'MS-Python.python'无法使用API建议：终端链机3.3。无法使用内部托管的GitLab存储库3.4的DevFile启动工作空间。ssh键通过粘贴键字符串3.5添加到仪表板中时无效。当卷安装到/home/user/.local 3.6时，缺少Podman。即使GitHub下降了3.7，也允许启动现有工作区。使用che_force_refresh_personal_access_token属性3.8时，仪表板不可用。打开链接在Visual Studio代码中不起作用 - 开源（“代码-OSS”）
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。
开始使用 Red Hat OpenShift AI 自管理
本文档中的文本和插图由 Red Hat 根据 Creative Commons 署名-相同方式共享 3.0 未移植许可证 (“CC-BY-SA”) 授权。CC-BY-SA 的说明可在 http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ 上找到。根据 CC-BY-SA，如果您分发本文档或其改编版本，则必须提供原始版本的 URL。
开始使用 Red Hat OpenShift AI 自管理
本文档中的文本和插图由 Red Hat 根据 Creative Commons 署名-相同方式共享 3.0 未移植许可证 (“CC-BY-SA”) 授权。CC-BY-SA 的说明可在 http://creativecommons.org/licenses/by-sa/3.0/ 上找到。根据 CC-BY-SA，如果您分发本文档或其改编版本，则必须提供原始版本的 URL。
使用英特尔企业人工智能和 Red Hat® OpenShift® AI 简化人工智能的采用和部署
1 Skim AI，“2024 年你需要了解的 10 个企业 AI 统计数据。”https://skimai.com/10-enterprise-ai-stats-to-know-in-2024/。 2 Grandview Research，“2030 年人工智能市场规模和份额报告”。https://www.grandviewresearch.com/industry-analysis/artificial-intelligence-ai-market。 3 mlinsider。“2023 年底生成式 AI 和机器学习的现状。”https://cnvrg.io/wp-content/uploads/2023/11/ML-Insider-Survey_2023_WEB.pdf。 4 Gartner，2023 年 10 月 11 日。“Gartner 表示，到 2026 年，超过 80% 的企业将使用生成式 AI API 或部署支持生成式 AI 的应用程序。” https://www.gartner. com/en/newsroom/press-releases/2023-10-11-gartner-says-more-than-80-percent-of-enterprises-will-have-used-generative-ai-apis-or-deployed-generative-ai-enabled-applications- by-2026 。 5 Cognilytica，“AI项目失败的十大原因”。https://www.cognilytica.com/top-10-reasons-why-ai-projects-fail/ 。性能因使用情况、配置和其他因素而异。了解更多信息，请访问 https://www.intel.com/PerformanceIndex 。性能结果基于配置中所示日期的测试，可能无法反映所有公开可用的更新。有关配置详细信息，请参阅配置披露。没有任何产品或组件可以绝对安全。英特尔不控制或审核第三方数据。您应咨询其他来源以评估准确性。您的成本和结果可能会有所不同。英特尔技术可能需要启用硬件、软件或服务激活。您不得将本文档用于与本文所述英特尔产品相关的任何侵权或其他法律分析，也不得协助使用本文档。您同意授予英特尔非独占、免版税的许可，以允许此后起草的任何专利权利要求，其中包括本文披露的主题。所述产品可能包含设计缺陷或错误（称为勘误表），这可能会导致产品偏离已发布的规格。最新勘误表可根据要求提供。© 英特尔公司。英特尔、英特尔徽标和其他英特尔标志是英特尔公司或其子公司的商标。其他名称和品牌可能被声明为他人的财产。0524/RM/MESH/356881-001US
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。
使用英特尔® 边缘开发人员云，通过 Red Hat* OpenShift* 数据科学平台在英特尔® 硬件上评估人工智能应用程序
带有相关 Tensorflow* 或 PyTorch* 内核的 Jupyter* 笔记本，从源代码存储库克隆训练示例笔记本 (ipynb 文件)，使用所选数据集训练模型并将训练好的模型上传到您选择的存储设施。通过“启动 Red Hat OpenShift Data Science”学习路径了解有关如何使用 Red Hat* OpenShift* Data Science 的更多信息。对于本教程中选择的示例，我们假设开发人员已完成此部分，并将训练好的 PyTorch* 肾脏分割模型上传到 AWS* S3 存储桶。为方便起见，我们以 OpenVINO™ 中间表示 (IR) 文件的形式为本练习提供预训练模型。有关说明，请参阅先决条件部分。2. 不同英特尔® 硬件上的 AI 模型推理利用了英特尔® 开发者云