Dall'aspettativa alla certezza: modelli convalidati per l'IA aziendale

Con l'IA generativa (IA gen) abbiamo superato la fase dell'interesse iniziale e la maggior parte delle aziende non si chiede più se utilizzare o meno i modelli linguistici di grandi dimensioni, ma quali utilizzare e in che modo. Ma dopo aver visto le numerose dimostrazioni di successo e le classifiche dei leader del settore, come possiamo determinare se un modello di IA è adatto all'uso aziendale?

Questo post spiega cosa significa "convalidato" per lo stack IA di livello enterprise e come applicare l'approccio Red Hat per scegliere i modelli di IA più adatti alle tue esigenze.

C'è un problema: non è possibile convalidare l'IA

La maggior parte delle organizzazioni oggi "convalida" i propri modelli di IA usando più metodi frammentati:

• Consultazione delle classifiche open source (come Chatbot Arena e Artificial Analysis)
• Esecuzione di test interni con script ad hoc su pochi prompt selezionati
• Stima dell'utilizzo e dei costi/requisiti hardware con calcoli raffazzonati

Se è vero che ciascuno di questi metodi fornisce alcune informazioni, è anche vero che nessuno fornisce il quadro completo. Presi da soli, spesso inducono i team a pensare che un modello di IA sia pronto per gli ambienti di produzione quando in realtà non lo è.

Il risultato? Le applicazioni IA non funzionano come dovrebbero o diventano ingestibili su larga scala e le organizzazioni restano bloccate nella fase di proof of concept (POC). Questo comporta un aumento vertiginoso dei costi di inferenza e della latenza più il carico cresce, oppure causa problemi imprevisti di allineamento del modello, tutti fattori che potrebbero essere identificati in anticipo.

Convalidare un modello di IA non può essere un'operazione una tantum. È piuttosto un processo strutturato basato sul mondo reale.

Cosa si intende per "convalidato" nel contesto dell'IA aziendale

La convalida del modello di IA è il processo impiegato dai data scientist per verificare l'accuratezza di un modello in presenza di carichi operativi reali. Un approccio completo dovrebbe quindi includere la valutazione dei modelli di IA rispetto a dati e attività reali, su hardware diversi, in scenari di utilizzo aziendali chiave. Per aiutare le organizzazioni a passare dalla fase di Proof Of Concept alla produzione in sicurezza, il modello di IA deve convalidato in base a due aspetti fondamentali:

1. Scalabilità delle prestazioni: il modello deve mantenere una latenza bassa e stabile anche con molti utenti e soddisfare in modo coerente gli obiettivi del livello di servizio. Devono quindi essere eseguiti test rigorosi in scenari con carichi di lavoro e configurazioni hardware diversi. Inoltre l'output restituito dovrebbe essere semplice, per comprendere gli equilibri fra prestazioni, accuratezza e costi, consentendo così ai team di prendere decisioni di deployment informate e basate su un contesto reale.
2. Riproducibilità: un'operazione di convalida affidabile deve impiegare test di accuratezza trasparenti e ripetibili. I modelli di IA devono essere valutati utilizzando set di dati curati e in conflitto, applicando metodologie chiaramente documentate e riproducibili in modo coerente tra i team e nel tempo.

Solo quando un modello funziona correttamente sulla base di queste misurazioni allora può essere considerato realmente enterprise ready.

La convalida dei modelli firmata Red Hat

Red Hat è orgogliosa di presentare i modelli di IA gen convalidati sviluppati da terze parti, che offrono sicurezza, prevedibilità e flessibilità durante il deployment sulla piattaforma Red Hat AI.

Con sempre più modelli fondativi, configurazioni di server di inferenza e acceleratori hardware tra cui scegliere, identificare la combinazione giusta per un particolare scenario di utilizzo non è cosa da poco. Red Hat AI offre un'anteprima della capacità di elaborazione e risultati dei test empirici per aiutarti a prendere decisioni informate basate su prestazioni reali.

Come? Affrontando due questioni fondamentali

• Chiarezza nelle aspettative: comprendere come bilanciare prestazioni, accuratezza e costi dei moderni modelli di IA a volte sembra cercare di risolvere un enigma complesso. Red Hat ti semplifica il lavoro eseguendo benchmark specifici per i carichi di lavoro e presentando i risultati in un formato trasparente e riproducibile.
• Contesto aziendale: è essenziale associare i risultati ottenuti agli scenari di utilizzo aziendali reali. Red Hat aiuta i clienti a comprendere l'effetto dei modelli di IA e delle decisioni sull'infrastruttura sul funzionamento delle applicazioni in produzione.

Il team Red Hat AI esegue utilizza modelli di terze parti per testare le prestazioni in modo rigoroso e valutare l'accuratezza su più scenari hardware e di configurazione. I modelli convalidati risultano così non solo efficienti, ma anche pronti per il deployment su Red Hat AI Inference Server, Red Hat Enterprise Linux AI e Red Hat OpenShift AI.

I modelli convalidati sono contrassegnati da un badge specifico ed elencati nella pagina di Red Hat AI su Hugging Face, nel Red Hat AI Ecosystem Catalog e nel catalogo dei modelli di Red Hat OpenShift AI.

Ogni nuovo modello di IA rilasciato viene convalidato e testato da Red Hat perché possa essere eseguito in modo efficace in vLLM su ogni prodotto della piattaforma Red Hat AI. In questo modo potrai sempre avere accesso ai modelli più recenti.

Puoi anche chiedere agli esperti di Red Hat AI di esaminare i risultati della convalida del modello e ricevere indicazioni su misura per pianificare la capacità. Si tratta di informazioni molto più utili di quelle che si ottengono guardando le classifiche, che consentono di distribuire con sicurezza i modelli di terze parti più adatti alla propria infrastruttura, con una visibilità completa su prestazioni, efficienza e costi.

Scopri di più sui modelli convalidati da Red Hat AI e inizia subito a utilizzarli per i deployment IA.