Hogyan telepíthetjük és méretezhetjük az IBM Granite 3.0 LLM-et vállalati alkalmazásokhoz a Watsonx AI, GitHub, VSCode és Ansible segítségével?

Az IBM Granite 3.0 fejlesztése és telepítése során kulcsfontosságú, hogy a vállalati alkalmazások számára biztosított mesterséges intelligenciát és gépi tanulást a legjobban hasznosítsuk. A megfelelő eszközök és platformok kiválasztása, valamint az IBM Granite 3.0 modelljeinek zökkenőmentes integrációja a vállalati környezetekbe komoly technikai felkészültséget igényel. Az alábbiakban bemutatjuk, hogyan lehet hatékonyan alkalmazni az IBM Granite 3.0-at, figyelembe véve a telepítési, konfigurációs és méretezési lépéseket.

A megfelelő szoftverek és rendszerek kiválasztása, mint például a Watsonx AI, GitHub, VSCode és Ansible, alapvető fontosságú a sikeres implementációhoz. Az IBM Granite 3.0 egyedi funkcionalitása lehetővé teszi a méretezhetőség és a teljesítmény optimalizálása mellett az alkalmazások gyors fejlesztését és telepítését is. A telepítési folyamatot alaposan meg kell érteni, hogy elkerüljük az esetleges hibákat, amelyek a rendszer konfigurációjában, valamint a modellek telepítésében merülhetnek fel.

A Granite 3.0 modell telepítéséhez az első lépés a szükséges környezet biztosítása, amely magában foglalja az operációs rendszer és az alapvető szoftverkomponensek telepítését, mint például a VMware-alapú RedHat Linux. Az IBM Granite 3.0 és a kapcsolódó komponensek megfelelő működéséhez alapvető fontosságú a megfelelő operációs rendszer verzió, például a RHEL 9.2 telepítése és aktiválása, valamint a szükséges licenszek és előfizetések biztosítása. A pontos és részletes konfigurálás biztosítja a rendszerek stabilitását, így a további lépések során is gördülékenyen folytatható a munka.

Miután a telepítés megtörtént, a következő lépés a rendszer bővítése. Az IBM Granite 3.0 disk rendszereit a GitHub segítségével lehet klónozni, ami lehetővé teszi a meglévő tárolókapacitás növelését. A rendszer bővítése szükséges a LLM modellek tárolásához, hiszen ezek az adatfeldolgozási kapacitás növelését célozzák. Az IBM Granite 3.0 az adatok tisztításán és szűrésén keresztül biztosítja, hogy a gépi tanulás során felhasznált információk mentesek legyenek a gyűlöletbeszédtől, trágárságoktól és más nem kívánatos tartalmaktól.

A Watsonx Code Assistant alkalmazása a fejlesztők számára különösen hasznos, mivel a mesterséges intelligencia segítségével gyorsabbá és hatékonyabbá válhat a kódolás folyamata. A Watsonx AI a programozók számára automatikus kódsegítséget kínál többféle programozási nyelvben, mint például C, C++, Go, Java, JavaScript, Python és TypeScript. Az MS Visual Studio által használt "Watsonx Code Assistant Individual" eszköz lehetőséget ad arra, hogy a fejlesztési folyamatok felgyorsuljanak, és a programozók könnyebben megoldják a kódolási feladatokat.

A fejlesztési fázisban elengedhetetlen, hogy a csapatok az IBM Granite 3.0 modellek finomhangolásával és a specifikus alkalmazásokhoz történő igazításával maximalizálják a rendszer teljesítményét. A megfelelő prompt engineering is kulcsfontosságú, mivel az AI modellek működése szoros összefüggésben áll a begyűjtött és előkészített adat minőségével. Az adatbiztonság és az adatvédelmi előírások betartása szintén alapvető, mivel az AI rendszerek számára szükséges adatokat gyakran érzékeny információk alkothatják, amelyek megfelelő védelmet igényelnek.

A rendszer sikeres integrálásához a vállalati környezetben elengedhetetlen a teljesítményoptimalizálás, a költségkezelés, valamint a folyamatos karbantartás. A rendszeres monitorozás és a hibák gyors észlelése biztosítja, hogy a telepített alkalmazások hosszú távon is fenntarthatóak maradjanak. A vállalatoknak figyelemmel kell kísérniük a technológiai fejlődést és az új verziók megjelenését is, hogy lépést tartsanak az iparági trendekkel.

Hogyan hozhatunk létre és kezelhetünk IBM Cloud Object Storage szolgáltatásokat?

A felhasználók számára, akik az IBM Cloud platformján kívánják kezelni adataikat, az IBM Cloud Object Storage (CoS) szolgáltatás számos lehetőséget kínál. Az alábbiakban lépésről lépésre bemutatjuk, hogyan hozhatunk létre egy CoS szolgáltatást, és miként tölthetünk fel, illetve konvertálhatunk egy QCOW2 képfájlt a felhőbe, hogy azt később a kívánt környezetben felhasználhassuk.

Első lépésként a preferált erőforráscsoport és régió beállítása szükséges. Az IBM Cloud CLI segítségével ezt a következő parancsokkal érhetjük el:

rust
Copy code
ibmcloud target -g Default

Ez a parancs beállítja az erőforráscsoportot a "Default" értékre, amely az alapértelmezett beállítás. A régió beállítása a következő módon történik:

nginx
Copy code
ibmcloud target -r eu-gb

Ezzel az eu-gb régiót állítjuk be, ami fontos a későbbi adatelhelyezési döntésekhez, mivel a szolgáltatás teljesítménye és az elérhetőség az adott régiótól függ.

A következő lépés a megfelelő telepítési terv kiválasztása. Ehhez először is ellenőrizni kell a díjszabást és az elérhető lehetőségeket az IBM Cloud hivatalos weboldalán. Az elérhető telepítési terveket az alábbi parancs segítségével listázhatjuk:

pgsql
Copy code
ibmcloud catalog service cloud-object-storage --output json | jq -r '.[].children[] | select(.children != null) | .children[].name'

Az elérhető lehetőségek között választhatjuk például a prémium globális telepítési tervet, amelyet a következő módon rendelhetünk hozzá az cos_deploy_plan környezeti változóhoz:

ini
Copy code
cos_deploy_plan=premium-global-deployment

Ezt követően létrehozzuk a Cloud Object Storage szolgáltatás példányát, és hozzárendeljük a szükséges változókat:

pgsql
Copy code
ibmcloud resource service-instance-create ${cos_si_name} cloud-object-storage standard global -d ${cos_deploy_plan}

A szolgáltatás példányának létrehozása után a következő parancs segítségével lekérhetjük annak Cloud Resource Name (CRN) azonosítóját:

ini
Copy code
cos_crn=$(ibmcloud resource service-instance ${cos_si_name} --output json| jq -r '.[] | select(.crn | contains("cloud-object-storage")) | .crn')

Ezt követően beállíthatjuk a CRN konfigurációját:

lua
Copy code
ibmcloud cos config crn --crn ${cos_crn} --force

ini
Copy code
bucket_name="3.0granite-using-rhel-a1.4"

Miután sikeresen létrehoztuk a bucketet, ellenőrizhetjük a konfigurációt és a beállításokat a következő parancsok segítségével:

arduino
Copy code
ibmcloud cos config list

Ezen kívül a rendszerben lévő bucket hozzáférésének beállításához a következő parancsok használhatók:

ini
Copy code
cos_si_guid=$(ibmcloud resource service-instance ${cos_si_name} --output json| jq -r '.[] | select(.crn | contains("cloud-object-storage")) | .guid')

A jogosultságok beállítása a következő parancsokkal történik:

pgsql
Copy code
ibmcloud iam authorization-policy-create --source-resource-type image --target-service-instance-id ${cos_si_guid}

Miután a szükséges erőforrásokat beállítottuk, következhet a QCOW2 kép letöltése. Az IBM Cloud platformján történő képkezeléshez először le kell tölteni a megfelelő fájlt, például a Red Hat Enterprise Linux AI képet a hivatalos Red Hat oldalról. Miután letöltöttük, a következő parancsokkal feltölthetjük azt a CoS bucketbe:

bash
Copy code
ibmcloud cos upload --bucket ${bucket_name} --key ${image_name}.qcow2 --file /home/alan/Downloads/rhel-ai-nvidia-1.4-1739107849-x86_64-kvm.qcow2 --region eu-gb

A feltöltés után a QCOW2 képet az alábbi parancs segítségével konvertálhatjuk IBM Cloud képpé:

perl
Copy code
ibmcloud is image-create ${image_name} --file cos://eu-gb/${bucket_name}/${image_name}.qcow2 --os-name red-ai-9-amd64-nvidia-byol

A képképzés folyamatának ellenőrzéséhez a következő parancsok segítségével figyelhetjük annak állapotát:

bash
Copy code
while ibmcloud is image --output json ${image_id} | jq -r .status | grep -xq pending; do sleep 1; done

Az IBM Cloud szolgáltatások igénybevételéhez szükséges alapvető konfigurációk és lépések elsajátítása után az adatok tárolása és kezelése az IBM Cloud Object Storage platformon egyszerűen megoldható. Azonban figyelembe kell venni, hogy minden lépést precízen és megfelelő környezeti beállításokkal kell végrehajtani a szolgáltatás megfelelő működése érdekében. Az adatok biztonságos tárolása, az optimális szolgáltatáselérhetőség és a költségek kezelése mind kiemelt szempontok, amelyekre figyelni kell a fejlesztési folyamat során.