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《Red Hat：2024企业AI入门_新手指南》是由Red Hat（红帽）公司发布的一份指南，旨在为企业采用人工智能（AI）提供全面指导。以下是对该指南的详细归纳：
一、AI概述
AI类型：
预测性AI：利用历史数据识别模式，助力企业决策，如需求预测、预测性维护等。它基于完善成熟的数据科学和机器学习（ML）技术，使AI能够随着处理的数据量增加而不断改进。
生成式AI：由深度学习模型支持，可创建新内容，如文本、图像和代码，适用于聊天机器人、内容生成和创意工具等应用。其中，大语言模型（LLM）和稳定扩散模型推动了其发展。
AI优势：
处理大数据：快速处理和分析海量数据，挖掘人工难以发现的见解和趋势。
提升运维效率：与自动化结合，简化运维流程，减少错误，提高效率，如自动生成会议记录、加速图形和视频创建。
改善客户体验：分析客户数据，提供个性化建议和互动，提升客户服务水平。
增强市场竞争力：帮助企业适应市场变化，保持竞争优势，如生成式AI可为领导层提供创新灵感。
报告获取方式
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报告地址：
https://pan.quark.cn/s/26c075886dc6
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二、企业AI实施步骤
评估准备情况：
评估数据：确保数据质量，包括完整性、准确性和相关性，这对训练准确的AI模型至关重要。
评估基础架构：确定现有基础架构能否支持AI工作负载，考虑计算资源、存储和网络功能。
确定技能需求：评估企业内AI专业知识，明确需培训或补充的技能领域。
审查战略一致性：确保AI计划与企业战略目标一致，提供可衡量的业务价值。
评估能力和目标：明确企业现状和战略目标，确定AI应用方向。
组建团队与确定用例：
确定用例和团队：找出AI可处理的业务机会，组建跨职能AI团队，明确用例。
模型选择与调优：
模型选择：根据用例选择合适的AI模型，考虑模型功能、复杂性、可扩展性和兼容性。
测试和验证循环：建立评估标准和测试循环，根据反馈微调模型。
模型调优：用企业数据自定义模型，提高准确性和相关性。
合成数据训练：在数据稀缺或敏感时，使用合成数据训练模型，提高性能并保护隐私。
偏差监控：持续监控模型偏差，确保有效性和相关性。
借助外部资源：
聘请专家：借助外部专家指导解决复杂问题，提高AI采用成功率。
三、红帽企业AI解决方案
红帽企业Linux AI：包含开源Granite模型、InstructLab模型一致性工具、优化的可引导镜像和企业支持保障，方便企业使用生成式AI，降低风险。
合作伙伴生态系统：与英伟达等合作，提供端到端企业平台，优化AI工作负载，加速计算应用。
四、其他注意事项
多模态AI：企业组织越来越多地探索多模态AI，此类AI将文本、图像和数据处理功能整合到一个模型中，提供更全面的解决方案。
开源AI：开源是AI创新的基础，红帽的AI方法植根于开源，对IBMGranite系列基础模型等开源模型的支持也是如此。
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