Red Hat, kurumsal yapay zekâ ekosisteminde önemli bir eşiği temsil eden Red Hat AI 3 platformunu duyurdu. Hibrit bulut mimarisine dayanan bu yeni sürüm, yüksek performanslı çıkarım süreçlerini sadeleştirerek kuruluşların konsept kanıtı aşamasından üretim ortamına çok daha hızlı geçebilmesine olanak tanıyor.
Red Hat AI 3, Red Hat AI Inference Server, Red Hat Enterprise Linux AI (RHEL AI) ve Red Hat OpenShift AI çözümlerini tek bir çatı altında birleştirerek dağıtık çıkarım (distributed inference) kabiliyeti, agentic AI altyapısı ve kurumsal düzeyde ölçeklenebilirlik sunuyor.

Bu adım, kurumsal AI’nın üretim ortamlarında güvenli, ölçeklenebilir ve yönetilebilir şekilde çalıştırılmasını mümkün kılıyor.

Kurumsal AI Dönüşümünde Yeni Aşama: Çıkarım (Inference)

Kuruluşlar artık yapay zekâ projelerinde model eğitimi ve denemelerden çok çıkarım aşamasına, yani “yapma” kısmına odaklanıyor. Bu, üretim ortamında modellerin gerçek zamanlı veriyle çalıştırılması anlamına geliyor.
Ancak bu aşamada birçok engel var: maliyet, veri gizliliği, karmaşık model çeşitliliği ve donanım uyumu. MIT’nin NANDA projesi kapsamında yayımlanan “The GenAI Divide: State of AI in Business” raporuna göre, kurumsal AI yatırımlarına harcanan 40 milyar doların yaklaşık %95’i finansal geri dönüş üretmiyor.

Red Hat AI 3, bu sorunlara çözüm sunuyor. Platform, CIO’lar ve IT liderleri için hızlı ölçeklenebilir, çoklu bulut ve çoklu üretici ortamlarında çalışan tutarlı bir yapay zekâ deneyimi sağlıyor. Böylece kurumlar, AI yatırımlarının değerini maksimize edebiliyor.

Red Hat AI 3’ün Kalbinde: Dağıtık Çıkarım (llm-d)

Red Hat OpenShift AI 3.0 ile birlikte genel kullanıma sunulan llm-d (Large Language Model Daemon), büyük dil modellerinin (LLM) Kubernetes üzerinde doğal ve dağıtık biçimde çalıştırılmasını sağlıyor.
Bu yaklaşım, vLLM gibi açık kaynaklı projelerin başarısından besleniyor ve inference süreçlerinde ölçeklenebilirliği temel alıyor.

Red Hat AI 3, Kubernetes Gateway API Inference Extension, NVIDIA Dynamo (NIXL) KV Transfer Library ve DeepEP Mixture of Experts (MoE) iletişim kütüphanesi gibi teknolojileri entegre ederek kurumlara şu avantajları sunuyor:

  • Maliyet ve gecikme optimizasyonu: Modelin çıkarım yüküne göre akıllı zamanlama (scheduling) yaparak yanıt süresini azaltıyor.

  • Operasyonel basitlik ve güvenilirlik: Kubernetes üzerinde büyük modellerin ölçekli ve kararlı biçimde devreye alınmasını kolaylaştırıyor.

  • Esnek donanım desteği: NVIDIA ve AMD hızlandırıcılar dahil olmak üzere farklı GPU altyapılarında çalışabiliyor.

Bu sayede llm-d, tek düğümlü inference mimarisini çok düğümlü, tutarlı ve tahmin edilebilir performansa sahip bir dağıtık çıkarım sistemine dönüştürüyor. Red Hat AI 3’ün bu bileşeni, özellikle Mixture-of-Experts gibi büyük ölçekli modellerin yönetiminde ciddi fark yaratıyor.

Birleşik Yapay Zekâ Platformu: Üretim Odaklı İş Birliği

Red Hat AI 3 sadece teknik bir yenilik değil, aynı zamanda kurum içi ekipler arası iş birliğini güçlendiren birleşik bir platform.
Bu platform, hem platform mühendisleri hem de AI mühendisleri için aynı zeminde çalışma olanağı sunuyor.
Yeni sürüm, kanıt aşamasından üretime geçişte verimliliği artıracak şu yeteneklerle geliyor:

1. Model-as-a-Service (MaaS)

IT ekiplerinin kendi bünyelerinde Model-as-a-Service sağlayıcısı gibi çalışmasına olanak tanıyor.
Böylece modeller merkezi olarak yönetiliyor, geliştiriciler ve uygulamalar bunlara isteğe bağlı erişebiliyor. Bu yapı, veri gizliliği veya yerel düzenlemeler nedeniyle kamuya açık AI servislerini kullanamayan kurumlar için kritik önem taşıyor.

2. AI Hub

Kurum genelinde kullanılan tüm AI varlıklarını tek noktadan yönetmek için geliştirilen AI Hub, doğrulanmış ve optimize edilmiş modellerin bulunduğu bir model kataloğu, yaşam döngüsü yönetimi için bir kayıt sistemi, ve tüm modellerin izlenebildiği bir dağıtım ortamı sunuyor.

3. Gen AI Studio

AI mühendislerinin modellerle doğrudan etkileşime girebileceği, yeni uygulamaları hızla prototipleyebileceği etkileşimli bir stüdyo ortamı.
Yerleşik “playground” özelliği sayesinde prompt testleri, RAG (retrieval-augmented generation) uygulamaları ve parametre ayarlamaları kolayca yapılabiliyor.

4. Red Hat’in Doğrulanmış Modelleri

Red Hat AI 3, OpenAI’nin gpt-oss, DeepSeek-R1, Whisper (speech-to-text) ve Voxtral Mini (voice-enabled agent) gibi optimize edilmiş açık kaynak modellerle geliyor.
Bu modeller, kurumların kendi verilerini kullanarak doğrudan üretim ortamına alınabilir çözümler geliştirmesini kolaylaştırıyor.

Yeni Nesil Agentic AI Sistemlerinin Temeli

Red Hat AI 3, yalnızca modellerin çıkarımını değil, aynı zamanda AI ajanlarının (agents) nasıl çalıştığını da yeniden tanımlıyor.
Bu ajanlar, belirli görevleri otonom şekilde yerine getiren yazılım varlıkları olarak, gelecekteki uygulamaların temel bileşenlerinden biri olacak.

Red Hat OpenShift AI 3.0, agentic AI sistemlerini ölçeklendirmek için tasarlandı.
Yeni sürüm, Llama Stack üzerine inşa edilmiş Unified API Layer ile OpenAI uyumlu arayüz protokollerini destekliyor.
Ayrıca Red Hat, modellerin harici araçlarla güvenli biçimde iletişim kurmasını kolaylaştıran Model Context Protocol (MCP) standardının da erken dönem destekçilerinden biri.

Bu altyapının üzerinde, geliştiricilere esneklik sağlayan modüler ve genişletilebilir bir model özelleştirme araç seti yer alıyor.
InstructLab temelleri üzerine kurulu bu toolkit, veri işleme için Docling, sentetik veri üretimi için özel framework’ler, ve LLM ince ayarı (fine-tuning) için eğitim merkezleri içeriyor.
Değerlendirme (evaluation) hub’ı, mühendislerin sonuçları izleyip doğrulamasına olanak tanıyor; böylece kurumlar kendi verilerini kullanarak daha doğru, bağlamsal ve güvenilir AI çıktıları elde edebiliyor.

Açık Standartlarla Güçlenen Ekosistem

Red Hat AI 3’ün en önemli farkı, tamamen açık standartlara dayanması.
Bu, kurumların herhangi bir donanım hızlandırıcısı veya altyapıya bağımlı kalmadan AI stratejilerini uygulayabilmesini sağlıyor.
Veri merkezlerinden buluta, egemen  AI ortamlarından uç noktalara (edge) kadar her yerde aynı tutarlılık korunuyor.

Red Hat’in bu yaklaşımı, Quasys olarak savunduğumuz açık kaynak felsefesiyle birebir örtüşüyor:
kurumların kendi AI yolculuklarını şeffaf, ölçeklenebilir ve sürdürülebilir biçimde yönetebilmesi. Bu yolculuğu en iyi uzmanlıkla gerçekleştirmek için Quasys danışmanlarına her zaman info@quasys.com.tr üzerinden ulaşabilirsiniz.

 

Yorumlar kapalı.