레드햇은 ‘레드햇 엔터프라이즈 리눅스 AI(RHEL AI)’의 정식 출시를 발표했다. RHEL AI는 사용자가 엔터프라이즈 애플리케이션을 지원하기 위해, 생성형 AI 모델을 원활하게 개발·테스트·배포할 수 있도록 지원하는 파운데이션 모델 플랫폼이다. 이 플랫폼은 오픈소스 라이선스를 기반으로 한 그래니트 LLM(Granite LLM, 대규모 언어 모델) 제품군과 LAB(Large-scale Alignment for chatbot, 챗봇을 위한 대규모 정렬) 방법론에 기반한 인스트럭트랩(InstructLab) 모델 정렬 도구를 결합한 솔루션이다. 전체 솔루션은 하이브리드 클라우드의 개별 서버 배포를 위해 최적화된 RHEL 이미지로 패키징되어 있다.
생성형 AI의 잠재력은 크지지만 LLM을 조달 및 훈련, 미세 조정하는 데에는 많은 비용이 발생한다. 일부 주요 모델의 경우 출시 전 훈련 비용만 약 2억 달러에 달한다. 여기에 조직의 특정 데이터 및 요구사항에 맞게 조정하기 위해 데이터 사이언티스트 등 전문가를 필요로 할 경우 추가 비용이 발생할 수 있다. 어떤 애플리케이션에 어떤 모델을 선택하든, 기업의 고유 데이터 및 프로세스에 맞게 조정하는 작업이 요구된다. 따라서 효율성과 민첩성이 실제 프로덕션 환경에서 AI의 핵심이다.
레드햇은 향후 10년 동안 더 작고, 효율적이며, 목적에 맞게 구축된 AI 모델들이 클라우드 네이티브 애플리케이션과 함께 엔터프라이즈 IT 스택의 상당 부분을 차지할 것으로 보고 있다. 그러나 이를 위해서는 하이브리드 클라우드 전반에서 실행될 수 있도록 생성형 AI의 접근성과 가용성을 높여야 한다. 지난 수십 년 동안 오픈소스 커뮤니티는 다양한 사용자 그룹의 기여를 통해 복잡한 소프트웨어 문제 및 유사한 문제를 해결하는 데에 도움을 주었다. 이와 비슷한 접근 방식을 통해 생성형 AI를 보다 효과적으로 수용하는 데 대한 장벽을 낮출 수 있다.
RHEL AI는 하이브리드 클라우드 전반에서 CIO를 포함한 기업의 IT 조직이 생성형 AI의 접근성을 높이면서, 효율적이고 유연하게 활용할 수 있도록 지원한다. RHEL AI는 엔터프라이즈급 오픈소스 라이선스를 보유한 그래니트 모델을 통해 생성형 AI 혁신을 강화하고, 다양한 생성형 AI 사용 사례에 맞게 조정한다. 그리고 인스트럭트랩 도구를 통해 생성형 AI 모델을 비즈니스의 요구사항에 맞게 간소화하여, 조직 내 도메인 전문가와 개발자가 광범위한 데이터 과학 기술 없이도 고유한 기술과 지식을 제공할 수 있도록 지원한다.
RHEL AI는 관련 데이터가 어디에 있든 프로덕션 서버용 모델을 조정하고 배포하는 데에 필요한 도구를 제공해 하이브리드 클라우드 전반에서 생성형 AI를 학습하고 배포할 수 있다. 또한 RHEL AI는 레드햇 오픈시프트 AI(Red Hat OpenShift AI)로 손쉽게 전환할 수 있는 온램프(on-ramp)를 제공하며, 동일한 도구와 개념을 사용해 이러한 모델을 대규모로 훈련, 조정 및 서비스할 수 있다. RHEL AI에는 레드햇 구독 서비스가 제공하는 엔터프라이즈 제품 배포, 연중무휴 프로덕션 지원, 확장된 모델 수명 주기 지원 및 오픈소스 보증의 법적 보호 등의 혜택이 포함된다.
레드햇은 RHEL AI가 레드햇 하이브리드 클라우드 포트폴리오의 확장으로서 온프레미스 데이터센터부터 에지 환경, 퍼블릭 클라우드에 이르기까지 거의 모든 엔터프라이즈 환경을 포괄한다고 설명했다. 레드햇과 레드햇의 OEM(주문자 상표 부착 생산) 파트너가 직접 RHEL AI를 제공하고 아마존웹서비스(AWS), 구글 클라우드, IBM 클라우드, 마이크로소프트 애저를 비롯한 세계 최대 클라우드 제공업체에서 이를 실행할 수 있게 되는 것이다. 따라서 개발자와 IT 조직은 하이퍼스케일러 컴퓨팅 리소스의 강력한 성능을 사용해 RHEL AI를 통한 혁신적인 AI 개념을 구축할 수 있다.
RHEL AI는 현재 레드햇 고객 포털을 통해 온프레미스에서 실행하거나 ‘BYOS(Bring Your Own Subscription)’ 오퍼링으로 AWS 및 IBM 클라우드에 업로드해 사용할 수 있다. 애저(Azure) 및 구글 클라우드에서의 BYOS 오퍼링은 2024년 4분기에 제공될 예정이며, IBM 클라우드에서도 올해 말에 서비스 형태로 RHEL AI를 사용할 수 있게 될 예정이다.
