La mesterséges intelligencia a Linux disztribúciókban Már nem futurisztikus ötlet, és nagyon is kézzelfogható valósággá válik: parancssori asszisztensek, laptopon futó lokális modellek, nyílt platformok algoritmusok megosztásához, sőt, még a mesterséges intelligenciára natívan optimalizált operációs rendszerek teljes víziói is. Mindez ugyanakkor történik, amikor a Windows, az Apple és az Android a saját „beágyazott mesterséges intelligencia” rétegeit építi be a rendszerbe.
Ugyanakkor vannak olyan Linux-felhasználók, akik jelentős gyanakvással tekintenek erre a lépésre: adatvédelmi aggályElutasítják az üres marketinget, amely mindent mesterséges intelligenciának címkéz, és attól tartanak, hogy a hagyományos Linux disztribúciók átláthatatlan szolgáltatásokkal lesznek tele, amelyek erőforrásokat fogyasztanak és kémkednek a felhasználók után. Azok között, akik az Ubuntu, a Linux Mint és más disztribúciók között váltogatnak, rengetegen vannak, akik készek átállni, amint megérzik az „invazív MI” szagát, még akkor is, ha az „opcionális”.
Linux, nyílt forráskódú, és szerepe a mesterséges intelligencia robbanásában
Hogy megértsük, hová illik mindez, érdemes megjegyezni, hogy A Linux a mai láthatatlan pillér a világ infrastruktúrájának nagy részéről: a szerverektől és szuperszámítógépektől a legtöbb felhőszolgáltatásig. Ami 1991-ben Linus Torvalds személyes projektjeként indult, és szinte mellékesen jelentették be egy fórumtémájában, végül a történelem leggyakrabban telepített operációs rendszerének kerneljévé vált.
A kezdeti üzenetekben Torvalds nyíltan elismerte, hogy a rendszere „nem lesz olyan nagy és professzionális, mint a GNU”. Akkor még senki sem gondolta volna, hogy a Linux uralja a felhőt. Azt sem, hogy az óriások, akik utálták, évekkel később átvették volna. Egy ideig a Microsoft még „ráknak” is nevezte a Linuxot, ami az iparág egyik legesetlenebb és legrövidlátóbb kifejezése volt.
Két évtizeddel később, Satya Nadella vezetésével a diskurzus az ünnepeltre terelődött. „Microsoft ❤️ Linux”A lépés nem csak a látszat kedvéért történt: ma a Linux a leggyakrabban használt operációs rendszer az Azure-on. Az Azure Marketplace ajánlatainak több mint 60%-a Linux alapú – mintegy 20 000 megoldásról beszélünk –, és az ott futó virtuálisgép-kernelek több mint 60%-a valamilyen Linux disztribúciót használ.
Ez az elkötelezettség odáig megy, hogy a Microsoft fenntartja saját kernelt, az Azure Linuxot, amelyet a munkaterheléseihez és szolgáltatásaihoz terveztek, de ez csak egy kis töredéke az ökoszisztémának. Az Azure számos Linux-változatot támogat. A teljes mértékben támogatott disztribúciók közé tartozik a Red Hat Enterprise Linux, a Debian, a SUSE, a Canonical (Ubuntu), az Oracle Linux, a CentOS és mások. Csak ezektől a „hivatalos” partnerektől havonta körülbelül ezer képet kapnak, amelyek közül sok speciális variáns, mint például a SUSE nagy teljesítményű számítástechnikára összpontosító HPC kiadásai.
Mindez párhuzamosan történik egy valóságos robbanással nyílt forráskódú projektek bármilyen elképzelhető funkcióhoz. A decentralizált együttműködési modell az, amely de facto uralja a szoftverinnovációt. És a mesterséges intelligenciát, amely már most is uralja a címlapokat és a költségvetéseket, nem lehetett kihagyni ebből a dinamikából: ezek közül az algoritmusok közül soknak a jövője elkerülhetetlenül a nyílt modellektől függ, vagy legalábbis egy olyan progresszív nyitástól, amely lehetővé teszi, hogy megoldásokat építsenek köréjük.
Nyílt modellek, főbb szereplők, valamint az üzleti élet és a közösség közötti feszültség
A főbb nyelvi modellek területén a vita a valódi nyíltság kontra ál-nyílt forráskód Teljes kapacitással működik. A Meta például kiadta a Llama 3 egymást követő verzióit, ezeket a nyílt mesterséges intelligencia jövőjének tekintve, miközben fenntartotta azokat a korlátozásokat és licencelési árnyalatokat, amelyek miatt sok szakértő nem tartja őket teljesen „nyílt forráskódúnak”.
Valami hasonló történik a MisztrálEgy francia cég, amely jelentős piaci rést vívott ki magának olyan modellekkel, mint a Mistral Large 2. Kiadásaik jelentős fejlesztéseket, ugyanakkor megkérdőjelezhető értelmezésű licenceket tartalmaznak. Mindenesetre a piaci nyomás és a műszaki közösség jellege miatt ezeknek a modelleknek sokaknak végül valóban nyílt verziói lesznek, amelyeket harmadik felek adaptálnak, csonkolnak és finomhangolnak.
Ebben a helyzetben az alapvető kérdés az, Hol van a valódi érték az MI-láncban?Egyrészt vannak azok, akik az alapmodellek fejlesztésére koncentrálnak, gyakran hatalmas összegeket költve (az OpenAI esete erre kiváló példa). Másrészt vannak olyanok, akik pragmatikus megközelítést alkalmaznak, és agnosztikus módon bármilyen elérhető modellt felhasználnak „vertikális” mesterséges intelligenciák építésére, amelyeket konkrét üzleti problémákra vagy nagyon meghatározott kontextusokra szabnak.
Ez a feszültség határozza meg, hogy ki fogja realizálni a hosszú távú értéket: a gigantikus modellek gyártói, vagy az integrátorok, akik tudják, hogyan használják ki ezeket konkrét megoldásokban. Linux és nyílt forráskódúRugalmasságuk és a szerverekben, valamint eszközökben való mindenütt jelenlétük miatt termékeny talajt jelentenek pontosan az MI által támogatott vertikális megoldások megjelenéséhez.
Egy Linux disztribúció víziója natív mesterséges intelligenciával a végfelhasználók számára
Míg a Windows Copilot Plus vagy az Android „intelligens rétegei” megpróbálják meggyőzni a felhasználókat arról, hogy a mesterséges intelligenciát be kellene ágyazni az operációs rendszerbe, még a javaslatok ellenére is AI böngészőkA pingvinek világában olyan javaslatok jelentek meg, amelyek felvetik egy Linux disztribúció, amelyet a nulláról terveztek mesterséges intelligencia köré, különösen a fogyasztói laptopokra és táblagépekre irányulva.
Az ötlet az, hogy szakítsunk számos disztribúció hagyományos nézetével, amelyek a Linuxot semleges szubsztrátként kezelik, ahol a felhasználó az asztali környezet kiválasztásával, a csomagok konfigurálásával és a hardveres részletekkel való megbirkózás révén építi fel a környezetét. Ezzel szemben a feltett kérdés a következő: Mit kellene kínálnia egy háztartási gépnek 2025-ben? A támogatók által adott válasz egyértelműnek hangzik: a fluid intelligencia minden interakcióba integrálva, a kamerától és a hangtól kezdve a terminálig.
Egy natív mesterséges intelligencia disztribúció koncepciójában a rendszer egy koherens döntéshalmazként jelenik meg. Nem csak arról van szó, hogy egy asszisztenst helyezünk a felső sávba, hanem arról, hogy minden sarokban életminőség-javító fejlesztéseket vezetünk be: kamera, mikrofon, hangszórók, energiafogyasztás, digitális toll, böngésző, sőt még a rendszer jelszókezelője vagy VPN-je is.
A fő feltétel az, hogy ezen funkciók nagy részét végrehajtják az NPU-król és a helyi modellekrőlkihasználva az új hardver előnyeit, amelyet elkezdtek beépíteni AMD chipekIntel vagy Qualcomm. Ez lehetővé tenné a „mindig bekapcsolt mesterséges intelligencia” élményét anélkül, hogy feláldoznánk az adatvédelmet, vagy folyamatosan a felhőre támaszkodnánk.
Ebben az összefüggésben néhány szakosodott cég, mint például a Q2BSTUDIO, azt javasolja, hogy támogassa azokat a szervezeteket, amelyek a következőket szeretnék: használd ki a „natív mesterséges intelligencia” ötletét saját ökoszisztémájában: a helyi modellek és intelligens ügynökök tervezésétől kezdve az éles környezetben, például az AWS-ben vagy az Azure-ban történő telepítésig, mindig a kiberbiztonságra, a megfelelőségre és a skálázhatóságra összpontosítva.
Vizuális intelligencia és biometria a jövő Linux asztali gépén
Az AI-központú disztribúció egyik pillére a vizuális intelligenciaKezdve valami olyan hétköznapi dologgal, mint a webkamera. A rendszer automatikusan alkalmazhatna finom arcszépítést, megvilágítás-korrekciókat, háttér-elmosást vagy -cserét, valamint valós idejű videó-átméretezést, hasonlóan ahhoz, amit már látunk egyes alkalmazásokban, de rendszerszinten integrálva.
A lényeg az, hogy ezeket a képfeldolgozási feladatokat helyben, az eszköz NPU-ja támogatásával kezeli a rendszer, így elkerülhető az érzékeny adatok felhőbe kerülése. Egy kis rendszerjelző bármikor megjeleníthető. melyik gyorsító (NPU vagy GPU) Ez a cselekvés, ami átláthatóságot és kontrollt biztosít a technikailag jártasabb felhasználók számára.
A biztonság területén a kamerák és érzékelők kombinációja lehetővé tenné teljes biometrikus módszerekUjjlenyomat, mint elsődleges feloldási lehetőség, és arcfelismerés, mint másodlagos alternatíva, ha webkamera áll rendelkezésre. Mindez anélkül, hogy saját megoldásokra támaszkodnánk, és olyan modern szabványokat támogatunk, mint a FIDO2 és a WebAuthn jelszóval.
Az ötlet az, hogy a felhasználók kiválaszthassák a kívánt biometrikus módszert, szükség esetén mindig lehetőséggel jelszavak használatára. Ez egyesíti a kényelmet, az adatvédelmet és a már ezeket a technológiákat ismerő webszolgáltatásokkal való kompatibilitást anélkül, hogy egyetlen szolgáltató zárt ökoszisztémájához kötődne.
Hang, diktálás és továbbfejlesztett kommunikációs élmény
Egy integrált mesterséges intelligenciával rendelkező Linux disztribúció másik fő összetevője a hangra alkalmazott intelligenciaEz magában foglalja a valós idejű zajszűrést megbeszéléseken, hívásokon és felvételeken, de helyi hang-szöveg átírást is jegyzeteléshez, e-mailek írásához vagy a diktálás részleges billentyűzethelyettesítőként való használatához.
A helyi modellekkel való együttműködés révén a rendszer tanulhat belőlük. a felhasználó beszédmintájaMagában foglalja a zsargonjukat, a gyakori szakkifejezéseiket és a gyakori tulajdonneveiket, javítva a pontosságot anélkül, hogy hangfájlokat kellene harmadik félnek küldeni. Ezenkívül lehetőséget kínál a helyi fordításra, valós idejű feliratok generálásával a kiválasztott nyelven.
Képzeljen el egy videohívást, ahol a rendszer a háttérben készíti el a feliratokat és a fordításokat, menet közben, súrlódás nélkül váltva a nyelveket. A teljes áramlás a készüléken belül maradnaEz különösen vonzó az érzékeny környezetek számára: ügyvédi irodák, kutatók, újságírók, közintézmények stb.
Továbbá, a beszélő szintjén a mesterséges intelligencia átveheti az irányítást egy rendszer globális hangfeldolgozásEz javítja a hangérthetőséget, kiegyensúlyozza a hangerőt az alkalmazások között, és erőteljesebb hangzást hoz létre az energiafogyasztás növelése nélkül. A cél: annak biztosítása, hogy a hívások, konferenciák és multimédiás tartalmak mindig tisztán szóljanak, még a nem csúcskategóriás hardverek esetén is.
Globális MI-ügynök és valóban intelligens terminál
A javaslat középpontjában az az elképzelés áll, hogy egy A mesterséges intelligencia ügynöke bármikor elérhető a felső sávból vagy billentyűparancs segítségével. Ez az ügynök lokálisan „olvashatja” a képernyő tartalmát, megértheti a kontextust, és műveleteket hajthat végre: alkalmazásokat nyithat meg, fájlokat hozhat létre, információkat kereshet, hibákat diagnosztizálhat vagy megoldásokat javasolhat.
A lényeg az, hogy a vizuális feldolgozás magán az eszközön történjen, így a képernyőképek vagy a képernyő ábrázolásai nem hagyják el az eszközt. Így a felhasználó olyan kéréseket intézhet, mint például a „hiba magyarázata”, „a dokumentum összefoglalása” vagy „a lépések automatizálása”, az adatvédelemmel kapcsolatos nyugalommal.
Ezzel párhuzamosan a A Linux terminál sokkal felhasználóbarátabb szoftverré válna.Ahelyett, hogy csak egy nyers szöveges felület lenne, kontextuális automatikus kiegészítést, a hibaüzenetek beágyazott magyarázatait és felugró dokumentációt tartalmazna, amikor az egérmutatót egy parancs fölé viszem. Az olyan kérdések, mint a „hogyan telepíthetem ezt a csomagot erre a disztróra?”, másolásra kész parancsokat és egy lépésről lépésre szóló útmutatót adnának vissza.
A hangvezérlésnek is fontos szerepe lenne: utasíthatnád a rendszert, hogy „hozz létre egy felhasználót korlátozott jogosultságokkal teszteléshez”, és megkapnád a megfelelő szkriptet, vagy akár a jóváhagyásod után a rendszer maga is végrehajtaná azt. A héj ugyanaz maradnade felturbózott egy olyan intelligenciaréteggel, amely a termelékenységet és a folyamatos tanulást célozza meg.
Energia-, fényerő- és hardverkezelés helyi modellek segítségével
Egy másik terület, ahol a mesterséges intelligencia jelentősen hozzájárulhat a Linux fejlődéséhez, az a az energiafogyasztás optimalizálása és a grafikus hardver. Egy példa erre a képernyő fényerejének dinamikus beállítása a környezeti fény alapján, az előlapi kamera kiegészítő érzékelőként való használatával, ha nincs külön fénymérő.
Ezenkívül natív támogatás is van a következőkhöz: változó frissítési gyakoriságOkosabb döntések hozhatók arról, hogy mikor kell az NPU-t előnyben részesíteni a GPU-val vagy a CPU-val szemben a mesterséges intelligencia által végzett feladatok során, és megtanulható az egyes alkalmazások energiafogyasztási mintázata. Ezen információk birtokában a rendszer azonosítani tudja az elhalasztható folyamatokat, és olyan energiatakarékos módokat javasolhat, amelyek valódi hatással vannak az akkumulátor élettartamára.
Ennek a megközelítésnek a szépsége abban rejlik, hogy a rendszer nem korlátozódik az „akkumulátor töltöttségének” általános százalékos arányának megjelenítésére, hanem tanítani is képes konkrét fejlesztési forgatókönyvekMi történt volna, ha egy bizonyos folyamatot elhalasztottak volna, mennyit takarítottak meg az NPU GPU helyetti újrafelhasználásával stb. Ez segít a felhasználónak megérteni, hogy miért érdemes bizonyos ajánlásokat elfogadni.
Az építészeti szempontból a kulcselem egy NPU vezénylési réteg Valós időben kell eldöntenie, hogy hol hajtsa végre az egyes feladatokat: ha van elérhető NPU, akkor azt használja; ha nem, akkor szükség szerint a GPU-hoz vagy a CPU-hoz irányítja. Ennek a rétegnek transzparens módon kell működnie az átlagfelhasználó számára, de egyértelmű információkat kell nyújtania mindazok számára, akik figyelemmel szeretnék kísérni, hogy mi és hogyan gyorsul.
Felhasználói élmény, digitális toll és összekapcsolt ökoszisztéma
A „látható” mesterséges intelligencián túl egy végfelhasználóknak tervezett disztribúciónak a következőket kellene kínálnia: kifinomult ökoszisztéma-élményintegrált globális emojiválasztó, rendszerszintű VPN alkalmazásútválasztással, előre telepített, nyílt forráskódú jelszókezelő, amely a bejelentkezési képernyőről érhető el, és egy Optimalizált natív böngésző, a mesterséges intelligencia funkcióinak letiltásának lehetőségével és szinkronizálva van a rendszer többi részével.
Ez a KDE Connecthez hasonló funkciókon felül működne. teljes mértékben integrálja az Android mobilokategyszerű fájlátvitel, értesítési tükrözés, megosztott médiavezérlés és egyéb apró kényelmi funkciók, amelyek „egységesnek” hatnak az egészre anélkül, hogy saját megoldásokhoz kellene folyamodni.
Az érintőképernyős és átalakítható eszközökön a digitális stylus kulcsfontosságú szerepet játszana. A mesterséges intelligencia képes kezelni a kézírás-felismerésLehetővé teszi a vázlatok diagramokká és feladatokká alakítását, alakzatok kiegyenesítését, jegyzetek automatikus címkézését és a kéziratok közötti keresés engedélyezését. Ezenkívül meghatározhat konkrét tollmozdulatokat, amelyek rendszerműveletekhez kapcsolhatók, vagy kombinálhatja azokat hangparancsokkal.
Mindez helyben telepített kis- és közepes méretű modellekre támaszkodik: kézzel írott szöveg felismerése, jegyzetek osztályozása, releváns entitások kinyerése és szerkezeti ajánlások. A hangsúly ismét azon van, hogy az eszköz ezeket a funkciókat offline is el tudja végezni, megőrizve a jegyzetek, dokumentumok vagy ötletek adatvédelmét anélkül, hogy azokat teljes egészében a felhőbe kellene feltölteni.
Gyakorlati mesterséges intelligencia eszközök Linux felhasználóknak: Ollama és Perplexity
Ezen jövőképeken túl már ma is léteznek speciális eszközök Linuxhoz Ezek az eszközök megváltoztatják a felhasználók kutatási, írási vagy tanulási módszereit. A két legérdekesebb közülük – megközelítésük és az ingyenes verziók elérhetősége miatt – az Ollama és a Perplexity.
Sokan kezdetben nagyon kritikusan viszonyultak a generatív mesterséges intelligenciához, mert látták benne a kreatív rövidítés, amely leértékelte az emberi munkát írásban, illusztrációban vagy designban. Amikor azonban a hangsúly a „tartalomkészítésről” a „jobb kutatás elvégzésére” helyeződik át, a felfogás gyakran megváltozik: ami korábban fenyegetésnek tűnt, az egyfajta nagyítóvá vagy turbó keresőmotorrá válik.
Ollama Ez egy nyílt forráskódú mesterséges intelligencia platform, amely lehetővé teszi nyelvi modellek futtatását közvetlenül a gépeden, felhőszolgáltató igénybevétele nélkül. Ez azt jelenti, hogy a lekérdezéseid soha nem hagyják el a számítógépedet, ami kulcsfontosságú, ha aggódsz az adatvédelem miatt, vagy érzékeny adatokkal, vázlatokkal, belső jelentésekkel vagy ügyféldokumentációkkal dolgozol.
Ollama egyik legérdekesebb tulajdonsága a gyors útvonaltervek könyvtáraEgyéni promptokat definiálhat, és újra felhasználhatja őket anélkül, hogy minden alkalommal a nulláról kellene megírnia őket. Például: „Merüljön el mélyebben a következő témában, és vizsgálja meg a kapcsolódó altémákat:”. Ez nagyban leegyszerűsíti a munkáját, és biztosítja az egységes kutatási stílust.
Továbbá az Ollama lehetővé teszi úgynevezett „tudásvermek” létrehozását: ezek lokális dokumentumok halmazai, amelyeket a modell kontextusként használ. Ha Ön író, kutató vagy technikus, és már több cikke vagy jelentése van egy adott területről, csoportosíthatja őket, és konkrét kérdéseket tehet fel a modellnek, figyelembe véve a kontextusukat. csak a saját anyagodOlyan ez, mintha egy privát, intelligens keresőrendszert építenél a személyes könyvtáradra.
A kényelem érdekében vannak olyan felületek, mint például MstyEzek az eszközök az Ollama frontendjeként működnek, és megkönnyítik a promptok, modellek és tudástárak kezelését. A gyakorlatban a mesterséges intelligenciát szinte úgy használjuk, mint egy interaktív digitális jegyzetfüzetet.
A másik említésre méltó eszköz az ZavarEgy keresőmotor és egy kutatási asszisztens hibridjeként működik. Használható webböngészőből, de rendelkezik Linux asztali alkalmazással is, amely letisztultabb és egyszerűbb környezetet kínál.
A zavarodottságnak két fő módja van: keresés, hogy idézett forrásokkal gyors válaszokat kapjon, és vizsgáljaAkár 30 percig is eltarthat, és egy meglehetősen részletes jelentést készít, ami ideális összetett vagy rosszul dokumentált témák kezeléséhez. A folyamat során megmutatja, hogy milyen feladatokat végez és milyen forrásokat konzultál, így jobban megértheti, hogyan jut el a következtetéseihez.
Egy másik erős pont a terekEzek témakonténerekként működnek. Ide csoportosíthatod az összes lekérdezésedet egy könyvvel, projekttel, szakdolgozattal vagy adott ügyféllel kapcsolatban anélkül, hogy az eredmények összekeverednének. Ez sokkal könnyebbé teszi, hogy hetekkel később visszatérj egy kutatási témához anélkül, hogy elveszítenéd a kontextust.
A Perplexity ingyenes verziója nagylelkű, bár korlátozza a naponta futtatható összetett lekérdezések számát. Azok számára, akiknek intenzíven kell dolgozniuk, létezik egy fizetős professzionális csomag, amely több mint 300 „Pro” keresést tesz lehetővé naponta, de sok Linux-felhasználó tökéletesen boldogul az ingyenes opcióval is. csökkentse a zajt a hagyományos keresőmotorokhoz képest, hirdetések és haszontalan tartalom uralja.
Red Hat Enterprise Linux Lightspeed: MI segíti a rendszergazdát
Az üzleti szférában az egyik legkézzelfoghatóbb javaslat Linux disztribúcióba integrált mesterséges intelligencia Ez a Red Hat Enterprise Linux (RHEL) Lightspeed. A Red Hat évtizedes RHEL-lel kapcsolatos tapasztalatát felhasználva mesterséges intelligenciával működő eszközöket hozott létre, amelyeknek nagyon konkrét céljuk van: segíteni mind a kezdő, mind a tapasztalt rendszergazdáknak a rendszerek hatékonyabb tervezésében, telepítésében és kezelésében.
Az RHEL Lightspeed két fő részből áll, amelyek a meglévő előfizetők számára ingyenesen elérhetők: a parancssori asszisztens és egy csomagajánló rendszer, amely a Red Hat Insights képtervezőbe van integrálva. Mindkettő célja a diagnosztikai és konfigurációs idő csökkentése anélkül, hogy a felhasználóknak teljesen új felületet kellene megtanulniuk.
A parancssori asszisztens elérhető az RHEL 9.6 és 10 verzióiban, és egy Red Hat által üzemeltetett szolgáltatás támogatja. A csomag telepítésekor command-line-assistanta felhasználó elindíthatja a parancsot c (o cla (ha ütközés van a meglévő aliasokkal), és tegyen fel kérdéseket természetes nyelven a rendszerrel kapcsolatban: a lassú rendszerindítási problémáktól a konfigurációs kétségekig.
Az érdekes az, hogy az asszisztens képes a hivatalos RHEL dokumentációra támaszkodik és a Red Hat Tudásbázisban, hogy megkapják a válaszaikat, így a vállalat felhalmozott tudása közelebb kerül az adminisztrátorokhoz. Például, ha túlzottan lassú az indítása, beírhat valami ilyesmit c "Ayúdame a averiguar por qué este sistema tarda en arrancar" és olyan eszközök alapján kapsz ajánlást, mint például systemd-analyze time, systemd-analyze blame o systemd-analyze critical-chain, valamint javaslatokat a problémás szolgáltatások felülvizsgálatára.
A közvetlen kérdések mellett lehet naplófájlok csatolása a -a hogy az asszisztens elemezhesse azokat, vagy egy másik parancs kimenetét továbbíthassa rajta keresztül cValami ilyesmi free -m | c "¿Cuánta memoria libre tengo en este sistema?" Lehetővé teszi a nyers adatok olvasható magyarázatokká alakítását. Van egy interaktív mód is (c -i) és egy beszélgetési előzmény, amely elérhető a következővel: c history -amindez a kézikönyv oldalán dokumentálva van c.
Fontos megjegyezni, hogy ez a varázsló nem futtat modelleket helyben: elküldi a kéréseket egy távoli szolgáltatásnak Az RHEL előfizetési ár tartalmazza. Cserébe minimális hardverkövetelményeket biztosít, és a szervezetek integrált, Red Hat által támogatott élményt kapnak, amelyet nagyra értékelnek a kritikus fontosságú környezetekben.
A Lightspeed második darabja be van építve a Insights képtervezőEz az eszköz lehetővé teszi RHEL-képek létrehozását különböző platformokhoz, partíciók beállítását, OpenSCAP biztonsági házirendek alkalmazását és egyebeket. Amikor a felhasználó kiválasztja a képbe foglalandó csomagokat, a Lightspeed elemzi a kiválasztást, és további, valószínűleg releváns csomagokat javasol.
Például, ha a csomag hozzáadódik adcliA rendszer automatikusan javasolhat más kapcsolódó elemeket, amelyek a képernyő alján található ajánlások részben jelennek meg. Az adminisztrátor áttekinti a listát, és eldönti, hogy mit adjon hozzá, mesterséges intelligencia segítségével biztosítva, hogy ne hagyják ki a gyakran összefüggő függőségeket vagy segédprogramokat.
Összességében az RHEL Lightspeed azt tervezi, hogy a mesterséges intelligencia egyfajta szerepet tölt be. műszaki másodpilótaSegít a diagnózisban, a felhasználót a megfelelő dokumentációhoz vezeti, csomagokat javasol, és felgyorsítja a hibaelhárítást anélkül, hogy helyettesítené a rendszergazda ítélőképességét, vagy a rendszert ellenőrizhetetlen „fekete dobozzá” változtatná.
A Linux Foundation és az Acumos: egy nyílt platform az újrafelhasználható mesterséges intelligenciához
Az ökoszisztéma szintjén a Linux Foundation évek óta dolgozik azon, hogy nyílt forráskódú projektek népszerűsítése kulcsfontosságú területeken, és a mesterséges intelligencia az egyik legfontosabb stratégiai front. Az egyik legszembetűnőbb erőfeszítése ezen a területen az Acumos platform, amelyet iparági szabványként fogtak fel, hogy a mesterséges intelligencia alkalmazásait újrafelhasználhatóvá és könnyen használhatóvá tegye.
Az Acumos motivációja egyértelmű valóságból fakad: számos jelenlegi mesterséges intelligencia megoldást úgy terveztek, hogy adatkutatók számáraMagas fokú specializációt igényelnek, és az átlagos szoftverfejlesztők számára nem igazán elérhetőek. A platform célja, hogy a végfelhasználóra összpontosítson, elősegítve az alkalmazások és mikroszolgáltatások létrehozását a meglévő modellek alapján.
Az eredeti támogatók között olyan cégek voltak, mint az AT&T és a Tech Mahindra, de az ötlet mindig is az volt, hogy más szereplők is csatlakozzanak a projekthez, meghatározva a saját irányítási modelljét. Az Acumos azt ígéri, hogy lehetővé teszi a fejlesztők számára a szerkesztést, integrálást, komponálást, csomagolást, betanítást és telepítést. MI és gépi tanulási alkalmazások közös és nyílt alapon.
Jim Zemlin, a Linux Foundation ügyvezető igazgatójának szavaival élve: egy nyílt és összekapcsolt mesterséges intelligencia platform elősegíti az együttműködést, és lehetővé teszi a fejlesztők és a vállalatok számára, hogy... Határozzuk meg együtt a mesterséges intelligencia jövőjétMivel nyílt forráskódú, bárki számára elérhetőnek kell lennie, akit érdekel a mesterséges intelligencia, és testreszabhatónak kell lennie a nagyon speciális igényekhez.
A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy az önvezető járművekkel, drónokkal, tartalomkezeléssel és -elemzéssel, valamint más különféle területekkel foglalkozó szervezetek megoszthatják és újrafelhasználhatják a mesterséges intelligencia komponenseit anélkül, hogy újra feltalálnák a spanyolviaszt. Mazin Gilbert, az AT&T Labs fejlett technológiáért felelős alelnöke úgy foglalta össze, hogy az Acumos... felgyorsítja az innovációt és a telepítést a mesterséges intelligencia alkalmazások terén, így sokkal szélesebb közönség számára elérhetővé válnak.
Bár a projektnek megvolt a maga tempója és kiigazításai, pontosan tükrözi azt az irányt, amerre a Linux ökoszisztéma halad: az építés nyílt infrastruktúrák amelyek lehetővé teszik, hogy a mesterséges intelligencia ne csak zárt óriások kizárólagos területe legyen, hanem egy olyan eszköz, amelyet bárki tanulmányozhat, módosíthat és alkalmazhat a szabályaik szerint.
Mindezeket az elemeket – a Linux felhőalapú terjeszkedését, a nyílt vagy félig nyílt modelleket, a helyi eszközöket, mint az Ollama, az asszisztenseket, mint a Perplexity, a vállalati megoldásokat, mint az RHEL Lightspeed, és az olyan platformokat, mint az Acumos, valamint a végfelhasználókra összpontosító natív mesterséges intelligenciával rendelkező disztribúciók vízióit – együttesen véve egyértelművé válik, hogy a mesterséges intelligencia jövője a Linux disztribúciókban... Nem arról van szó, hogy egyszerűen csak lemásoljuk, amit a Windows vagy a macOS csinál.hanem a nyílt forráskódú szoftverek rugalmasságának, átláthatóságának és közösségének kihasználásával olyan intelligens élmények tervezésével, amelyek tiszteletben tartják az adatvédelmet, maximalizálják az újrafelhasználást, és valódi kontrollt kínálnak a felhasználónak, a legtapasztaltabb rendszergazdától kezdve egészen addig, aki csak azt szeretné, hogy a laptopja „okos” legyen anélkül, hogy harmadik féltől származó adatok postaládájává válna.
