Cos'è l'IA
Con intelligenza artificiale (IA), in inglese Artificial Intelligence, si intende un insieme di algoritmi statistici e processi informatici che simulano e potenziano l'intelligenza umana.
Red Hat AI Enterprise
Una piattaforma di IA integrata per creare ed eseguire modelli, agenti e applicazioni in modo efficiente e conveniente su qualsiasi infrastruttura.
In evidenza
Che cos'è vLLM?
vLLM è una raccolta di codice open source che rende più efficienti i calcoli eseguiti dai modelli linguistici.
Cos'è l'IA sovrana?
Per "IA sovrana" si intende il possesso della tecnologia di IA, il mantenimento dei dati all’interno della giurisdizione nazionale e la garanzia che i sistemi riflettano valori specifici e requisiti legali.
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Nozioni di base sull'IA
Cos'è il machine learning?
Il machine learning è una tecnica che permette di addestrare i computer a individuare schemi, eseguire analisi predittive e imparare dall'esperienza, senza alcuna programmazione esplicita.
Cos'è il deep learning?
Il deep learning è una tecnica di intelligenza artificiale (IA) che insegna ai computer a elaborare dati mediante algoritmi modellati a grandi linee sui processi di apprendimento del cervello umano.
Cosa sono i modelli fondativi per l'IA?
Un modello fondativo è una particolare tipologia di modello di machine learning (ML) che viene addestrato per eseguire una specifica gamma di attività.
Cosa sono i modelli linguistici di grandi dimensioni?
Un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM, Large Language Model) è un tipo di intelligenza artificiale che utilizza tecniche di machine learning per comprendere e generare linguaggio umano.
SLM e LLM a confronto: cosa sono i modelli linguistici di piccole dimensioni?
Un modello linguistico di piccole dimensioni (SLM) è una versione ridotta di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) che dispone di conoscenze più specializzate, è più veloce da personalizzare e più efficiente da eseguire.
Cos'è l'inferenza dell’IA?
L'inferenza si verifica quando un modello di IA fornisce una risposta basata sui dati. È l'ultimo passaggio di un complesso processo tecnologico di machine learning.
Cos'è l'infrastruttura di IA?
L'infrastruttura di intelligenza artificiale (IA) combina le tecnologie di artificial intelligence e machine learning (AI/ML) per sviluppare e distribuire soluzioni affidabili e scalabili per i dati.
Cos'è una piattaforma di IA?
Una piattaforma di IA è una raccolta integrata di tecnologie utili per sviluppare, addestrare ed eseguire i modelli di machine learning.
Tipi di IA
Cos'è l'IA generativa?
L'IA generativa è un tipo di IA che crea nuovi contenuti sfruttando modelli di deep learning addestrati su grandi set di dati.
Quali sono le differenze tra IA predittiva e IA generativa?
L'IA generativa (gen AI) e l'IA predittiva presentano notevoli differenze e hanno applicazioni diverse. Distinguere tra queste due tipologie aiuta a capire le loro funzionalità.
Cosa sono gli agenti IA (o Agentic AI)?
L'Agentic AI è un software progettato per interagire con dati e strumenti in modo tale da richiedere il minimo intervento da parte dell'utente.
Agentic AI e IA generativa a confronto
Introduzione all'agentic AI e all'IA generativa: scopri come funzionano, i loro punti di forza e come usarle insieme per ottenere soluzioni più intelligenti.
Ottimizzazioni dei modelli
Cos'è la retrieval augmented generation?
La retrieval augmented generation (RAG) è una tecnica di intelligenza artificiale che collega un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) con nuove risorse esterne per migliorare l'accuratezza dell'output fornito dal modello di IA generativa.
RAG e fine tuning
RAG e fine tuning hanno entrambi l'obiettivo di migliorare gli LLM, ma per farlo utilizzano metodi diversi. La RAG evita di alterare il modello, mentre il fine tuning richiede l'adeguamento dei parametri.
Cos'è il fine tuning efficiente dal punto di vista dei parametri (PEFT)?
Il PEFT è un insieme di tecniche che modifica solo una parte dei parametri all'interno di un LLM per risparmiare risorse.
Confronto tra LoRA e QLoRA
LoRA (Low-Rank Adaptation) e QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) sono due tecniche di addestramento dei modelli di IA.
Cos'è InstructLab?
InstructLab semplifica il processo di personalizzazione dei modelli linguistici di grandi dimensioni con dati privati.
Che cos'è vLLM?
vLLM è una raccolta di codice open source che rende più efficienti i calcoli eseguiti dai modelli linguistici.
Cos'è il Model Context Protocol (MCP)?
Scopri in che modo il Model Context Protocol (MCP) connette le applicazioni di IA a sorgenti di dati esterne, aiutandoti a creare flussi di lavoro più intelligenti.
Cos'è l'approccio Model-as-a-Service?
Model-as-a-Service (MaaS) è un approccio alla distribuzione dei modelli di IA come risorse condivise, che consente agli utenti di un'organizzazione di accedere a tali modelli on demand.
Cosa sono i modelli Granite?
I modelli Granite di IBM sono una serie di LLM creati per le applicazioni aziendali. I modelli Granite supportano gli scenari di utilizzo dell'IA gen che utilizzano linguaggio e codice.
L'IA gestita in modo scalabile
Cos'è l'IA sovrana?
Per "IA sovrana" si intende il possesso della tecnologia di IA, il mantenimento dei dati all’interno della giurisdizione nazionale e la garanzia che i sistemi riflettano valori specifici e requisiti legali.
Cos'è llm-d?
llm-d è un framework open source nativo di Kubernetes che accelera l'inferenza LLM distribuita in modo scalabile.
Cos'è l'inferenza distribuita?
Con l'inferenza distribuita i modelli di IA elaborano i carichi di lavoro in modo più efficiente, suddividendo le attività di inferenza su un gruppo di dispositivi interconnessi.
Cos'è l'IA per le aziende?
L'IA per le aziende è l'integrazione di strumenti di intelligenza artificiale (IA) e software di machine learning in operazioni e processi su larga scala. Oggi le aziende possono risolvere i problemi in poche settimane, anziché in anni.
Cos'è l'intelligenza artificiale all'edge?
L'edge AI è la tecnologia di intelligenza artificiale applicata agli ambienti di edge computing.
Cos'è MLOps?
Con MLOps (Machine Learning Operations per esteso) si intende un insieme di metodologie per i flussi di lavoro progettato per semplificare il processo di distribuzione e gestione dei modelli di machine learning (ML).
Cosa si intende per LLMOps?
Con Large Language Model Operations (LLMOps) si intende un insieme di metodologie operative utilizzate per gestire i modelli linguistici di grandi dimensioni.
Introduzione ad AIOps
AIOps è un'intelligenza artificiale per le operazioni IT con un approccio specifico all'automazione delle operazioni IT che si avvale del machine learning e di altre tecniche di IA avanzate.
Cos'è la sicurezza dell'IA?
La sicurezza dell'IA difende le applicazioni basate sull'intelligenza artificiale dagli attacchi dannosi che mirano a indebolirne i carichi di lavoro, manipolare i dati o sottrarre informazioni sensibili.
Gli scenari di utilizzo dell'AI/ML
Analizzare i processi e carichi di lavoro della propria azienda serve a comprendere i vantaggi specifici che l'AI/ML può offrire e a superare le sfide che caratterizzano determinati scenari di utilizzo.
Cos'è l'IA per il settore sanitario?
Scopri i vantaggi e le sfide legate all'utilizzo dell'IA in ambito sanitario e il contributo di Red Hat al settore.
L'IA per i servizi bancari
Le innovazioni successive nel campo dell'intelligenza artificiale (IA) e del machine learning (ML) per i servizi bancari contribuiranno in maniera inequivocabile a migliorare l'esperienza cliente e l'efficienza operativa.
I vantaggi dell'IA per le telecomunicazioni
Scopri come soluzioni IT adeguate permettono al settore delle telecomunicazioni di sfruttare l'IA in modo efficiente e conveniente per superare le sfide più comuni.
Quando l'IA si adatta alle tue esigenze e alle tue condizioni.
IA generativa
Genera nuovi contenuti, come testi e codice software.
Red Hat AI ti consente di eseguire i modelli di IA generativa che preferisci, più velocemente, con meno risorse e costi di inferenza inferiori.
IA predittiva
Collega i modelli e prevedi i risultati futuri.
Con Red Hat AI le organizzazioni possono creare, addestrare, distribuire e monitorare i modelli predittivi, mantenendo la coerenza nel cloud ibrido.
Gestione operativa dell'IA
Crea sistemi che supportino la manutenzione e il deployment dell'IA in modo scalabile.
Con Red Hat AI puoi gestire e monitorare il ciclo di vita delle applicazioni basate sull'IA, risparmiando sulle risorse e garantendo la conformità alle normative sulla privacy.
Agentic AI
Crea flussi di lavoro che eseguono attività complesse con una supervisione limitata.
Red Hat AI offre un approccio flessibile e una base robusta per la creazione, la gestione e il deployment dei flussi di lavoro di Agentic AI all'interno delle applicazioni esistenti.
Storie dei clienti relative all'IA dall'evento Red Hat Summit e AnsibleFest 2025
Turkish Airlines ha raddoppiato i tempi di deployment grazie all'accesso ai dati in tutta l'organizzazione.
JCCM ha migliorato i processi di valutazione di impatto ambientale (VIA) della regione utilizzando l'IA.
DenizBank ha accelerato i tempi di rilascio passando da pochi giorni a pochi minuti.
Hitachi ha reso operativa l'IA nell'intera azienda con Red Hat OpenShift AI.