伴随着ChatGPT的大火，生成式AI早已逐渐成为投资重点，许多企业都想着如何在自身的企业和产品上相拥生成式AI。悄然间，生成式AI早已渗入各行各业和行业，应用程序开发、的部署运维服务也在里面。

在红帽Summit 2023会议上，红帽公布发布一项一个新的生成式人工智能服务Ansible lightspeed，积极与IBM协作将生成式AI引进Ansible，完成了一键生成脚本制作，红帽的另一个商品Red Hat Insights也运用了生成式AI。

“在把生成式AI的使用上，己经在红帽的一些产品中展开了实践活动，实践经验证明，生成式AI方式让我们能以更有效的形式进行更多试验和信息训练。” 红帽总裁兼 CEO Matt Hicks在大会期间举办的媒体沟通会中指出。

红帽总裁兼 CEO Matt Hicks

引进生成式AI，一键生成执行脚本

Ansible是一款非常最流行的开源系统自动化工具，它根据 Python 开发设计，能够大批量系统设置、大批量程序流程布署、大批量运行指令等服务。Ansible典型性的工作状态是由一个脚本文件（根据 YAML 文件格式搭建）来控制远侧电脑操作系统依照特定顺序执行有关每日任务。这一文档称之为playbook，这是完成运维自动化的关键所在。

撰写playbook文档需要一定的工作经验，有相当高的门坎。红帽新发布了一项生成式人工智能服务Ansible lightspeed，积极与IBM协作，利用IBM Watson Code Assistant，将生成式AI集成化进Ansible，可以使用自然语言生成可操作的操作说明，在减少了playbook门坎的同时还能提升了精确性。

“生成式AI是一项关键的发展。以往深度神经网络规定大数据工程师具有浓厚理论知识来建立模型。而现在根据大中型语言表达模型与基础模型的迁移学习为企业发展提供了更多的机会。无需再进行数据繁杂的标明工作中，反而是可以利用比较小、更专心的数据开展训练和订制，以更加全面地用于企业市场。这些变化影响了对专业的获取途径，这也是现阶段的重要转型。”红帽技术总监Chris Wright说。

Chris Wright，红帽技术总监

尽管Ansible YAML是一种比较容易接受基础设施自动化技术编程语言，但运维团队真心希望尽量减少手动式任务量，完成更多自动化技术。而根据使用生成式人工智能技术模型，它能够对特定领域开展训练，根据在Ansible社区中被称之为取得成功且有价值的playbook，造成相对高度准确的输入参数。这类生成式人工智能技术专用工具既能帮助我们探寻特殊行业的需要，又可助力企业IT顾客完成大量自动化技术，提升企业经济效益。

“Ansible是生成式AI运用的一个很好的起始点，因为他致力于Ansible YAML语言表达，对于管理方法IT自动化客户需求，我们正在通过这一实践活动不断进步和提高。那只是生成式AI在咱们产品组合策略中融进的诸多方式之一，将来我们还将勇于探索更多可能性。”Chris Wright说。

Chris Wright透露，红帽还会把这一技术拓展到别的产品组合策略中，例如OpenShift。在OpenShift上运行一个程序时，可以用一键生成的YAML文档叙述其布署状况。将来，红帽将进一步利用生成式AI手段来形成和改进Operator，并帮助运维团队和开发者更有效地利用红帽的商品，最后帮助大家搭建自主系统。

“我觉得以后会十分依靠系统所产生的所有信息的认知，包含日志文档、度量指标或是全面的监测信息内容。我们能利用这些信息来训练模型，帮我们掌握全面的系统状态，并通过自动化技术保证系统状态与希望情况保持一致。因而，我对于生成式人工智能技术及其对公司的危害觉得很兴奋。”Chris Wright表示说。

能够更好地适用大模型和AI运用的开发设计

除开提高自己新产品的智能化水平以外，红帽仍在产品上提供大量水平来创变顾客，帮助企业开发设计人工智能技术，用对人工智能应用。例如，OpenShift的版本升级中一直在连续不断低提高对AI工作负载和AI模型研发的适用，OpenShift AI的推出恰好是这个目标。

Chris Wright详细介绍，OpenShift作为一个容器平台，则在最开始环节彻底致力于应用软件，帮助大家适用业务流程设备运行。伴随着人工智能的普及化，大家希望在容器里进行一些机器学习算法工作中，例如在容器里运作一些训练专用工具、模型开发与训练专用工具，最后在容器里运作一些已训练好一点的模型。

“我们可以看到这是一个机遇，能将APP开发和模型开发设计融入到同一个软件上。OpenShift AI的推出恰好是这个目标。它提供了这样一个极佳的机遇，能把AI工作负载和AI开发设计模型送到与APP开发同样的软件上。”他说道。

OpenShift AI覆盖所有MLOps整个过程，从数据收集整理和逻辑回归模型、到模型的研发和参数调优，以保证模型可以提供精确预测结论，并把它传送到生产制造环境里，做为搭建智能化应用程序流程的关键所在构成部分。

“大家可以将领域模型与推理引擎或训练模型紧密结合，进而构建一个更加智能的项目，并且在将这个模型引向工作环境后维持精确。但是，伴随着这个世界的随时变化，模型很有可能会慢慢偏移具体情况，由于其训练都是基于特殊数据所进行的。随着时间推移，你需要再决定是否扩张数据后重新训练模型，以维持精确。”Chris Wright表示。

这就是你要一个工具来对整个工作内容提供适用，OpenShift AI就是通过为此目地，它为创建用于制造环境中的AI/ML模型，及其运作最后运用提供了标准化基础。OpenShift AI包括很多部件，用于训练、提供服务项目、监管和优化指标值。通过这些详细工作流程，可以和模型开发设计密切相关，完成较好的业务流程结论。据了解，IBM WastonX.AI的生成式AI服务项目恰好是OpenShift AI提供支撑的。

“AI Pipeline生产流水线这种工具链和成熟情况对公司至关重要，红帽融合了全部合作方生态体系，为OpenShift AI打造了一系列水平。”Chris Wright表示。

OpenShift AI仅仅OpenShift提供对AI应用程序开发和部署的作用之一。事实上，红帽OpenShift 一直在不断增长对AI应用程序开发的大力支持。例如，从红帽OpenShift 4.10逐渐就已适用对外开放IT混合云环境里广泛云原生工作负载，使企业可以在大量环境中运行AI/ML工作负载。

“大家看到了很多紧紧围绕开源系统的突破，而我愿意变成这类公路桥梁。不论是积极与大家协作应用人工智能技术来提高你在Ansible方面的优势，还是DevOps方面取得了更加好的主要表现，亦或者是在推进一些人工智能创新层面获得成功。我们会在不同领域、不一样应用领域中全面运用这种创新性的技术性。因而，目前是置身红帽和开源系统行业的大好时机。”Matt Hicks在媒体见面会汇总说。