Wie richtet man eine virtuelle RedHat RHEL 9.2 Maschine in VMware korrekt ein?

Die Konfiguration einer virtuellen Maschine mit RedHat Enterprise Linux 9.2 in VMware erfordert eine präzise Abfolge technischer Schritte, die ein solides Verständnis von Virtualisierung und Betriebssysteminstallation voraussetzt. Zunächst wird über den Befehl Customize Hardware… eine zweite Netzwerkkarte hinzugefügt. Diese Netzwerkkarte ermöglicht es dem virtuellen Linux-Server, mit dem Host-System über ein Host-only-Netzwerk zu kommunizieren – eine Konfiguration, die für Entwicklungs- und Testumgebungen essenziell ist, da sie vom Internet isoliert bleibt, jedoch dennoch eine Verbindung zwischen Host und Gast erlaubt.

Nach dem Hinzufügen des Adapters wird der Installationsprozess durch Auswahl des Finish-Befehls gestartet. VMware beginnt mit dem Aufbau der RHEL-9.2-Instanz. Der Start erfolgt über das grüne Pfeilsymbol. Nach dem Splashscreen beginnt ein einminütiger Countdown, der in den initialen Boot-Vorgang übergeht. Dabei überprüft das System die Integrität des ISO-Images – ein Sicherheitsmechanismus, der gewährleisten soll, dass keine beschädigten oder manipulierten Installationsdateien verwendet werden.

Im Anschluss daran wird der Benutzer zur Sprachauswahl und zur Definition des Tastaturlayouts aufgefordert – in diesem Fall wird English (UK) gewählt. Die Registrierung des Systems bei RedHat erfolgt über die Eingabe eines bereits generierten Aktivierungsschlüssels (ECMUKDEMO2025) sowie der zugehörigen Organisations-ID. Über die Option Connect to Red Hat wird der Abgleich mit dem RedHat Subscription-Service eingeleitet. Nach erfolgreicher Registrierung erfolgt die Auswahl des Installationsziels – hier handelt es sich um eine eigens erstellte 500-GB-Festplatte.

Die Festlegung des Root-Passworts stellt einen kritischen Sicherheitsaspekt dar. Obwohl das gewählte Passwort zu kurz ist und in einem Wörterbuchabgleich auffällt, wird es – nach doppelter Bestätigung – dennoch akzeptiert. Es sei angemerkt, dass dies in produktiven Umgebungen keinesfalls empfohlen wird.

Im weiteren Verlauf erfolgt die Basiskonfiguration. Die Datenschutzseite wird mit Next übersprungen, ebenso wie die Option zur Verbindung mit Online-Konten (Skip). Ein persönliches Benutzerkonto wird erstellt und mit einem Passwort gesichert. Nach Abschluss dieser Einrichtung kann mit Start Using Red Hat Enterprise Linux die Nutzung des Systems beginnen.

Es ist entscheidend zu verstehen, dass eine solche Installation nicht nur ein technischer Ablauf, sondern auch ein strategischer Prozess ist. Die Wahl der Netzwerkkonfiguration – hier bewusst Host-only – beeinflusst die Sicherheit und Erreichbarkeit des Systems maßgeblich. Ebenso spielt die Softwareauswahl eine zentrale Rolle: Sie legt fest, welche Dienste und Entwicklungsumgebungen unmittelbar verfügbar sind. Die Entscheidung, sich für ein minimales Setup zu entscheiden und erst später weitere Komponenten hinzuzufügen, kann langfristig Wartbarkeit und Sicherheit verbessern.

Darüber hinaus ist die Registrierung bei RedHat nicht nur ein formaler Schritt, sondern ermöglicht Zugriff auf sicherheitsr

Wie man die IBM Granite-Modelle und Visual Studio Code für die Entwicklung von Codeassistenten einrichtet

Die Einrichtung von Entwicklungswerkzeugen und KI-Modellen für eine effizientere Softwareentwicklung ist in der heutigen Zeit von zunehmender Bedeutung. Durch die Integration von IBM Granite und Visual Studio Code (VS Code) können Entwickler ihre Produktivität steigern und die Qualität des Codes verbessern. In diesem Abschnitt wird erläutert, wie Sie die IBM Granite-Modelle und Visual Studio Code auf einem RedHat Linux-Server installieren und konfigurieren können, um diese leistungsstarken Tools in Ihrer täglichen Arbeit zu nutzen.

Zu Beginn müssen wir IBM Granite 3.0 und die notwendigen Komponenten auf dem Server installieren. Dies erfolgt durch das Einrichten eines Docker-Containers, in dem das Modell ausgeführt wird. Sobald der Container erfolgreich läuft, können wir interaktive Befehle im Terminal ausführen, um verschiedene Aufgaben zu erledigen. Ein Beispiel dafür ist das Abrufen von Java-Code für einen effizienten binären Suchalgorithmus, den das Modell binnen Sekunden bereitstellt. Dies zeigt die beeindruckende Geschwindigkeit und die hohe Präzision von IBM Granite in der Codegenerierung und Problemlösung.

Parallel dazu wird die Installation von Visual Studio Code auf dem Server durchgeführt. Nachdem die entsprechenden RPM-Pakete installiert wurden, benötigen wir zusätzliche Konfigurationen, um VS Code für unsere spezifischen Anforderungen vorzubereiten. Die Installation und Konfiguration von VS Code erfolgt über die Kommandozeile, wobei die DNF-Pakete verwendet werden, um die neueste Version von VS Code herunterzuladen und zu installieren. Einmal installiert, können Sie VS Code mit dem Befehl „code“ starten und die grafische Benutzeroberfläche (GUI) verwenden, um mit der Software zu arbeiten.

Nach der erfolgreichen Installation von VS Code müssen wir einige Erweiterungen und Konfigurationen vornehmen, um die IBM Granite-Modelle korrekt in das Entwicklungsumfeld zu integrieren. Die Erweiterung „Continue“ wird für VS Code installiert, um eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen dem Editor und den KI-Modellen zu gewährleisten. Hierfür muss der Befehl „code --install-extension continue.continue“ ausgeführt werden, um diese Erweiterung in der IDE zu aktivieren. Sobald dies erledigt ist, können wir die Konfigurationsdatei „config.json“ öffnen und die benötigten Modelle von IBM Granite einbinden.

Zur Konfiguration gehört das Ersetzen von Standardmodellen durch die IBM Granite-Modelle. In der Konfigurationsdatei wird der Modellname von „claude-3-5-sonnet-latest“ auf „granite3.1-dense:8b“ geändert, um das entsprechende Modell zu aktivieren. Ebenfalls wird das Modell für Inline-Vervollständigungen angepasst, wobei das Standardmodell durch „granite3.1-dense:2b“ ersetzt wird. Darüber hinaus wird das Embedding-Modell für die Indexierung von Code durch „granite-embedding:30m“ ersetzt. Dies ermöglicht eine präzise und effiziente Arbeit mit großen Codebasen.

Nachdem diese Änderungen vorgenommen wurden, ist das System bereit, mit IBM Granite und VS Code zusammenzuarbeiten. Um die neuen Modelle herunterzuladen, muss der Benutzer die „Continue“-Erweiterung in VS Code öffnen und den Download eines LLM (Large Language Model) starten. Sobald der Download abgeschlossen ist, kann der Entwickler sofort mit der Nutzung der KI-gestützten Funktionen beginnen. Diese Integration macht es möglich, dass VS Code als Schnittstelle für die Nutzung von IBM Granite und anderen KI-Modellen fungiert, was den Entwicklungsprozess erheblich vereinfacht.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Installation der Java-Entwicklungsumgebung (JDK) auf dem Server. VS Code erkennt automatisch, dass eine Java-Erweiterung benötigt wird, und fordert den Benutzer auf, das Java Extension Pack zu installieren. Nachdem das Extension Pack installiert ist, wird der Benutzer gebeten, das passende JDK herunterzuladen und zu installieren. Dies kann direkt über die Kommandozeile oder durch den Download einer tar.gz-Datei erfolgen, die dann entpackt und konfiguriert wird. Eine korrekte Installation des JDKs ist unerlässlich, um Java-Anwendungen innerhalb von VS Code zu entwickeln und auszuführen.

Sobald das JDK installiert ist, kann der Entwickler mit der Erstellung und Ausführung von Java-Code beginnen. Die Standardvorlage für eine Java-Anwendung, wie sie in VS Code bereitgestellt wird, ist ein einfaches „App.java“-Projekt. Dieses Beispiel kann verwendet werden, um die Funktionsweise der Java-Erweiterung und des gesamten Setups zu testen. Wenn alles korrekt installiert und konfiguriert wurde, ist es möglich, direkt aus VS Code heraus zu arbeiten und die Vorteile der KI-gestützten Codevervollständigung und Fehlererkennung zu nutzen.

Abschließend lässt sich sagen, dass die Kombination aus IBM Granite, VS Code und den entsprechenden Erweiterungen eine mächtige Entwicklungsumgebung schafft. Entwickler können so von einer Vielzahl von intelligenten Funktionen profitieren, die den Programmierprozess erleichtern und optimieren. Dabei wird nicht nur die Effizienz gesteigert, sondern auch die Qualität des Codes erheblich verbessert. Der Schlüssel zu einer erfolgreichen Nutzung dieser Tools liegt in der korrekten Installation, Konfiguration und regelmäßigen Aktualisierung der eingesetzten Modelle.

Wichtig ist, dass das Verständnis für die Funktionsweise dieser KI-Modelle nicht nur auf der technischen Seite der Installation und Konfiguration beruht, sondern auch auf der Fähigkeit, die Modelle sinnvoll in den eigenen Entwicklungsprozess zu integrieren. Die Interaktion mit den Modellen erfordert ein gewisses Maß an Experimentierfreude und kontinuierlichem Lernen, um die vollen Potenziale dieser Tools auszuschöpfen. Es ist auch ratsam, regelmäßig Updates und neue Modelle zu integrieren, um die Leistungsfähigkeit und Sicherheit der verwendeten Software zu gewährleisten.

Wie man eine API-Schlüssel auf IBM Cloud erstellt und verwendet: Ein Leitfaden

Um auf die Dienste von IBM Cloud zuzugreifen, müssen Entwickler anstelle von Benutzernamen und Passwörtern einen persönlichen API-Schlüssel verwenden. Dieser Schlüssel dient zur Authentifizierung und ermöglicht den sicheren Zugriff auf verschiedene Ressourcen, wie zum Beispiel den IBM watsonx Code Assistant. Der Prozess zur Erstellung eines API-Schlüssels ist einfach, aber wichtig, um sicherzustellen, dass der Zugriff ordnungsgemäß gesichert und verwaltet wird.

Nach der Erstellung des API-Schlüssels können Sie das IBM watsonx Code Assistant-Plug-in installieren. IBM bietet je nach gewähltem Plan unterschiedliche Funktionen an. Die "Trial"-Version stellt eine eingeschränkte, aber kostenfreie Möglichkeit zur Verfügung, um generative KI für Code zu testen. Der "Essentials"-Plan bietet umfassendere Funktionen, wie etwa Code-Vorschläge, Erklärungen, Dokumentationen und Unit-Tests, die auf der KI-Technologie von IBM basieren.

Für die Arbeit mit Ansible gibt es zusätzliche Integration mit RedHat. Das Ansible Lightspeed-Tool nutzt generative KI in Verbindung mit IBM watsonx Code Assistant, um den Entwicklern bei der Erstellung von Ansible-Skripten zu helfen. Ansible ist eine beliebte Automatisierungsplattform, und mit der Unterstützung von IBM watsonx können Entwickler schneller und effizienter Playbooks und Rollen für die Automatisierung von DevOps-Prozessen erstellen. Dieser Prozess ist für Unternehmen, die Ansible intensiv nutzen, besonders wertvoll, da er die Produktivität von Entwicklern und Plattformingenieuren steigert und gleichzeitig die Qualität des Codes verbessert.

Ein zusätzliches Update von RedHat im Februar 2025, RHEL AI 1.4, bringt eine neue Version des RedHat Enterprise Linux-Betriebssystems, das speziell entwickelt wurde, um die IBM Granite 3.1 Modelle zu unterstützen. Diese Version bietet unter anderem eine erweiterte Kontextgröße, was die Fähigkeit von generativen KI-Tools, komplexe Aufgaben wie Zusammenfassungen und Retrieval Augmented Generation (RAG) effizient zu verarbeiten, erheblich verbessert. Die neue Version ermöglicht es auch, verschiedene Sprachmodelle in einer einzigen Arbeitsumgebung zu nutzen, was sie besonders vielseitig und skalierbar macht.

RHEL AI 1.4 enthält auch InstructLab, eine benutzerfreundliche Schnittstelle zur Datenaufbereitung und zum Experimentieren mit den IBM Granite-Modellen. Dieses Feature wurde entwickelt, um auch nicht-technischen Benutzern die Möglichkeit zu geben, zum Modell beizutragen, was zu einer breiteren und inklusiveren KI-Entwicklung führt.

Es ist ebenfalls erwähnenswert, dass die Nutzung von IBM watsonx Code Assistant und anderen generativen KI-Tools von IBM nicht nur die Entwicklung von Code beschleunigt, sondern auch zur Verbesserung der Qualität und Wartbarkeit von Software beiträgt. Mit fortschreitender Integration solcher Tools in den Entwicklungsprozess können Entwickler und Unternehmen erhebliche Effizienzgewinne erzielen. Der Einsatz von KI-gestützten Code-Assistenten kann dabei helfen, typische Fehler zu vermeiden, die oft bei manueller Codierung auftreten, und die Zusammenarbeit im Team zu fördern, indem Best Practices in den Entwicklungsprozess integriert werden.

Wie man mit Ansible und AI-Tools Aufgaben in Playbooks automatisiert

Die Entwicklung von Ansible-Playbooks ist ein wesentlicher Bestandteil der Systemautomatisierung und wird in der IT-Welt zunehmend durch KI-gestützte Werkzeuge wie IBM Watsonx Code Assistant und GitHub Copilot unterstützt. Diese Tools helfen, Aufgaben schneller und genauer zu definieren und zu automatisieren, indem sie aus natürlichen Sprachbeschreibungen von Aufgaben automatisch Code-Vorschläge generieren. Dabei ist es entscheidend zu verstehen, wie man diese Tools effektiv nutzt, um die Entwicklung von Ansible-Playbooks zu optimieren.

Ein Ansible-Playbook, das im YAML-Format geschrieben ist, beginnt immer mit einem Task-Element, das durch den Token - name: gekennzeichnet wird. Nach diesem Token folgt eine kurze, beschreibende Natursprachangabe der auszuführenden Aufgabe. Diese Struktur ermöglicht eine klare und verständliche Definition der Aufgaben, die das Playbook ausführen soll. Zum Beispiel könnte der Task - name: Install cockpit package lauten, was den Installationsbefehl für das Cockpit-Paket auf einem Red Hat-System definiert.

Für die Automatisierung und Verbesserung der Entwicklung von Ansible-Playbooks wird in diesem Kontext IBM Watsonx Code Assistant oder GitHub Copilot verwendet. Diese Tools sind darauf trainiert, spezifische Ansible-Tasks zu erkennen und entsprechende Code-Schnipsel vorzuschlagen, die auf Best Practices basieren. Besonders IBM Watsonx Code Assistant ist in der Lage, komplexe Aufgabenbeschreibungen zu verstehen und mehrere Ansible-Tasks gleichzeitig zu generieren, was als „Multi-Task Code Generation“ bezeichnet wird. Dieser Ansatz ist nützlich, wenn mehrere Aufgaben innerhalb eines Playbooks automatisiert werden sollen.

Ein weiteres wichtiges Konzept beim Erstellen von Ansible-Playbooks ist die korrekte Verwendung von Indentationen und Leerzeichen, um die Hierarchie der YAML-Struktur zu verdeutlichen. Ansible-Playbooks sind besonders empfindlich gegenüber der Art und Weise, wie Code eingerückt wird. Ein Fehler in der Einrückung kann dazu führen, dass das Playbook nicht korrekt ausgeführt wird. Es ist daher entscheidend, entweder Tabulatoren oder Leerzeichen konsequent zu verwenden und nicht zu mischen.

Das Ziel von GitHub Copilot und IBM Watsonx Code Assistant ist es, Entwicklern eine Möglichkeit zu geben, schneller funktionierenden Code zu generieren, indem die Tools die Logik hinter den Tasks verstehen und automatisch Vorschläge machen, die dem Benutzer eine deutlichere Vorstellung davon vermitteln, wie er seine Aufgaben effizient umsetzen kann. Während GitHub Copilot als generelles KI-Tool für verschiedene Programmiersprachen agiert, ist IBM Watsonx Code Assistant speziell auf die Anforderungen von Red Hat Ansible zugeschnitten, was es zu einer besseren Wahl für die Ansible-Entwicklung macht.

Die Erstellung von Playbooks wird durch diese Werkzeuge so vereinfacht, dass sie nicht nur den gesamten Prozess beschleunigen, sondern auch Fehlerquellen reduzieren können. Auch wenn das Playbook auf den ersten Blick als einfach erscheint, ermöglicht es eine detaillierte Automatisierung, die manuell nur schwer zu erreichen wäre. Beispielsweise kann das Kopieren von Konfigurationsdateien oder das Starten von Diensten innerhalb des Playbooks durch die KI-gestützten Tools automatisch erledigt werden.

Für die korrekte Verwendung dieser Tools müssen die Entwickler mit der Struktur von YAML und den Grundprinzipien von Ansible vertraut sein. Ohne dieses Verständnis werden die Vorschläge der Tools möglicherweise nicht optimal genutzt, da sie nur dann sinnvoll sind, wenn der Benutzer die grundlegenden Konzepte bereits kennt. Dies macht es wichtig, eine fundierte Grundlage in Ansible zu haben, bevor man sich auf KI-gesteuerte Tools verlässt.

Darüber hinaus ist es wichtig zu betonen, dass, obwohl diese AI-Tools sehr leistungsfähig sind, die endgültige Verantwortung für die Qualität und Sicherheit des generierten Codes beim Entwickler liegt. Das bedeutet, dass jeder Vorschlag und jede automatische Codegenerierung gründlich überprüft werden muss, bevor der Code in einer Produktionsumgebung verwendet wird. Die KI kann nur so gut sein wie die Daten, auf denen sie trainiert wurde, und sie kann nicht immer alle speziellen Anforderungen eines Projekts vorab berücksichtigen.

Um den vollen Nutzen aus diesen Tools zu ziehen, sollten Entwickler die Playbook-Dateien regelmäßig testen, insbesondere wenn neue Code-Schnipsel generiert werden. Das Testen hilft, mögliche Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben, bevor sie Auswirkungen auf das Gesamtsystem haben. Das regelmäßige Überprüfen und Testen stellt sicher, dass das Playbook stabil und sicher bleibt.

Wie schützt IBM die Privatsphäre und verfeinert die Modelle zur Codeanalyse?

Ein weiterer wichtiger Schritt im Prozess ist der Einsatz von ClamAV, einem Virusprüfprogramm, das verwendet wird, um Malware im Quellcode zu erkennen und zu entfernen. Diese umfassende Bereinigung des Codes trägt dazu bei, dass IBM-Modelle in einer sicheren Umgebung trainiert und genutzt werden können.

Für die Feinabstimmung ihrer Modelle verwendet IBM den Dolomite Engine. Diese Engine ermöglicht es, die Modelle für spezifische Aufgaben zu optimieren. Der Dolomite-Engine-Prozess ist dabei sehr detailliert und setzt auf eine präzise Steuerung der Trainingsparameter. Für Entwickler, die eine eigene Feinabstimmung vornehmen wollen, stellt IBM Beispiel-Skripte und eine ausführliche Anleitung zur Verfügung. So kann die Granit-3B-Codebasis von IBM mit den richtigen Einstellungen und Optimierungen für den gewünschten Anwendungsfall angepasst werden.

IBM bietet mittlerweile auch die Möglichkeit, die Granit-Modelle lokal zu verwenden, was insbesondere für den Einsatz auf Servern ohne leistungsstarke GPUs von Bedeutung ist. Dies wird durch das Ollama-Tool ermöglicht, mit dem die Modelle auf einer RedHat Linux 8.5-Plattform installiert und ausgeführt werden können. Nach der Installation von Ollama und dem entsprechenden Modell können Entwickler die Modelle direkt über die Kommandozeile ansteuern und zur Codegenerierung, Codeübersetzung oder Fehlerbehebung verwenden.

Die Granit 3.0 Modelle von IBM sind in verschiedenen Größen und Architekturen verfügbar, darunter auch Modelle für eine schnelle Verarbeitung in Echtzeit. So gibt es Modelle in den Größen 1B und 3B, die auf über 10 Billionen Token trainiert wurden und für latenzarme Anwendungen optimiert sind. Diese Modelle bieten die Flexibilität, sie sowohl auf leistungsstarken GPUs als auch auf weniger leistungsstarken Systemen zu betreiben, was die Zugänglichkeit und Effizienz des Systems weiter erhöht.

Die Implementierung von MoE-Modellen (Mixture of Experts) hat die Leistung von LLMs (Large Language Models) durch spezialisierte Expertengruppen innerhalb des Modells deutlich verbessert. Diese Expertengruppen ermöglichen eine gezielte und schnelle Verarbeitung von Eingabedaten, wodurch die Rechenleistung optimal genutzt wird und die Antwortzeiten minimiert werden. Die MoE-Modelle sind besonders wertvoll für den Einsatz in Umgebungen, in denen schnelle Inferenzzeiten und geringe Latenz erforderlich sind.

Die Feinabstimmung und Anpassung der Modelle, die mit der Dolomite Engine durchgeführt werden, bietet den Entwicklern ein mächtiges Werkzeug zur Anpassung von Modellen an spezifische Bedürfnisse. Dabei werden nicht nur die Standardarchitekturen genutzt, sondern auch innovative Techniken wie Padding-free Transformers, die den Speicherbedarf reduzieren und die Rechenleistung optimieren.