Hogyan telepítsük a Red Hat Linux 9.2 rendszert VMware környezetben?

A virtualizációs környezetek napjainkban nélkülözhetetlenek a különféle rendszerek tesztelésére, fejlesztésére és karbantartására. Az alábbiakban bemutatott lépések segítségével elérhetjük, hogy a Red Hat Linux 9.2 rendszert sikeresen telepítsük és konfiguráljuk VMware platformon, egyúttal külön figyelmet fordítunk a megfelelő hálózati beállításokra és a rendszer aktiválására.

Első lépésként elengedhetetlen, hogy egy új hálózati adaptert adjunk hozzá a virtuális géphez. Ehhez válasszuk a "Customize Hardware…" lehetőséget, majd a megjelenő ablakban kattintsunk az "Add" gombra, hogy új hálózati adaptert illesszünk be a rendszerbe. A következő lépésben válasszuk ki a "Network Adapter" opciót a hardverlistából, és kattintsunk a "Finish" gombra, hogy megerősítsük a választást. Ezzel biztosítjuk a kapcsolatot a virtuális Linux rendszer és a gazdagép hálózata között.

Most, hogy a hálózati adapter beállítása megtörtént, elindíthatjuk a Red Hat Linux 9.2 telepítését. A VMware felületén válasszuk ki a "Finish" gombot, és indítsuk el a rendszer építését. Az új operációs rendszer telepítése automatikusan elindul, és megjelenik a rendszer indító képernyője, amely 1 perc visszaszámlálással indul el.

A Red Hat Linux 9.2 regisztrációja a következő lépés. Ehhez válasszuk a "Connect to Red Hat" linket, és adja meg a korábban létrehozott aktivációs kulcsot, amely az adott rendszerhez tartozik. Miután megadtuk az Aktivációs kulcsot és az egyéb szükséges adatokat, a "Register" gombbal regisztrálhatjuk a rendszert a Red Hat szerverein.

A rendszer következő lépése a root jelszó beállítása. Miután megadtuk és megerősítettük a jelszót, a "Done" gombbal folytathatjuk a telepítést. A telepítés elkezdése előtt ismételten megerősítjük, hogy minden szükséges beállítást elvégeztünk. A "Begin Installation" gombra kattintva elindítjuk a telepítési folyamatot, amely egy rövid visszaszámlálással és telepítési állapotjelzővel segíti a felhasználót.

Miután a Red Hat RHEL 9.2 telepítése és konfigurálása befejeződött, a felhasználó végre használatba veheti a rendszert a "Start Using Red Hat Enterprise Linux" gomb megnyomásával.

A telepítés során fontos odafigyelni a megfelelő hálózati beállításokra, különösen, ha a rendszer nemcsak egy elszigetelt tesztkörnyezetben fut, hanem valódi termelési környezetben is. A rendszer aktiválásához szükséges kulcsok megadása, valamint az operációs rendszer regisztrálása alapvető a megfelelő frissítések és biztonsági javítások eléréséhez. Továbbá érdemes szem előtt tartani, hogy a telepített alkalmazások, mint az FTP szerver és fejlesztői eszközök, jelentősen befolyásolhatják a rendszer teljesítményét és biztonságát.

A végső konfigurációs lépések során ügyelni kell arra, hogy a felhasználói fiók jelszavai erősek és biztonságosak legyenek, mivel ezek a rendszer hozzáférésének védelmi vonalai. A root jelszó beállításakor kerülni kell a könnyen kitalálható, szótárban található jelszavakat, és érdemes komplex jelszót választani.

Miként javíthatjuk a mesterséges intelligencia válaszait a Prompt Engineering segítségével?

Az AI válaszának optimalizálásának másik kulcsfontosságú eleme az in-context learning, amely lehetővé teszi, hogy a modell ideiglenesen "tanuljon" a kérdésekből és válaszokból, hogy pontosabb válaszokat adjon a jövőbeli kérdésekre. Ezt a funkciót az újabb LLM rendszerek, mint például az IBM Granite modellek, is alkalmazzák, hogy javítsák a válaszok relevanciáját és minőségét. A Granite 3.0 modellek például az IBM által kifejlesztett új AI rendszerek, amelyek képesek az API REST interfész használatára, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy közvetlenül kérdéseket tegyenek fel az AI-nak, mint például: "Miért kék az ég?"

Ezek a modellek lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy nemcsak általános kérdéseket tegyenek fel, hanem alkalmazzák a gépi tanulás szolgáltatásokat és tárolóhelyeket is, hogy komplex döntéshozatali példákat hozzanak létre. A gépi tanulás és a mesterséges intelligencia összekapcsolása így egy új szintre emeli a döntéshozatali folyamatokat, lehetővé téve a pontosabb és megalapozottabb válaszokat. Az IBM Granite modellek segítségével a felhasználók most már könnyebben hozzáférhetnek a döntéshozatali modellekhez, amelyek segíthetnek a döntések meghozatalában különböző iparágakban.

A prompt engineering ezen kívül más területeken is alkalmazható, mint például a text-to-image vagy a természetes nyelvű kérdések és válaszok esetében. Az egyik nagy előnye a CoT promptingnak, hogy a kérdések közti lépésekkel vezethetjük az AI-t, hogy logikusan és lépésről lépésre dolgozza ki a választ, miközben csökkentjük a hibák lehetőségét, amelyek akkor merülhetnének fel, ha egyetlen, összetett kérdést adunk a modellnek.

Fontos, hogy a prompt engineering nem csupán az AI rendszerek működésének javítására szolgál, hanem arra is, hogy segítsen a felhasználóknak a legjobb eredmények elérésében, amikor komplex adatokkal és információkkal dolgoznak. A rendszeresen alkalmazott promptok, amelyek a legjobb válaszokat generálják, a gépi tanulás szolgáltatások integrálása révén még pontosabb és gyorsabb eredményeket biztosíthatnak. Az IBM Granite 3.1-es modellek a legújabb fejlesztések révén már képesek arra, hogy a felhasználói kérdéseket még gyorsabban és pontosabban válaszolják meg, miközben a modellek saját tudásukat is fejlesztik.

A gépi tanulás és az LLM-ek alkalmazása a döntéshozatali rendszerekben és az AI által vezérelt szolgáltatásokban lehetővé teszi a gyorsabb és pontosabb üzleti döntések meghozatalát. Ugyanakkor fontos, hogy a felhasználók figyelmesen alakítsák a kérdéseiket, hogy elkerüljék a félreérthető vagy túl egyszerű utasításokat, amelyek nem biztos, hogy az elvárt válaszokat generálják.

Hogyan használhatjuk a legújabb mesterséges intelligencia modelleket a fejlesztésben?

A mesterséges intelligencia rendszerek és azok alkalmazásai az utóbbi években rendkívüli fejlődésen mentek keresztül. A különböző nyelvi modellek (LLM) és fejlesztői API-k lehetővé teszik az AI megoldások gyors integrálását különböző iparágakba, miközben új kihívásokat és lehetőségeket is felvetnek a fejlesztők számára. Az AI rendszerek, mint a Google Gemini vagy az IBM Graphite, jelentős hatással vannak a jövő technológiai tájára, és új irányokat adnak a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia fejlesztésének.

A Google, miután 2024-ben átalakította Bard chatbotját Gemini névre, továbbfejlesztette multimodális (többféle adat egyszerre történő feldolgozására képes) AI modelljeit a Gemini 1.5 verzióra. A legújabb Gemini modellek, mint a Gemini-1.5-Pro-002 és Gemini-1.5-Flash-002, az AI fejlesztők számára elérhetők a Google CoLab platformon, amely ingyenes hozzáférést biztosít a felhőalapú számítási erőforrásokhoz, beleértve a GPU-kat és TPU-kat. Ezáltal lehetőség nyílik a fejlesztők számára a modellképzésre és alkalmazások fejlesztésére anélkül, hogy komoly költségekbe ütköznének. Az API-k, mint a Gemini Developer API vagy a Google Vertex AI segítségével, lehetőséget adnak arra, hogy az alkalmazások zökkenőmentesen működjenek egyik platformról a másikra történő átvitel során.

A Google által biztosított fejlesztői eszközökkel a mesterséges intelligencia fejlesztése a programozók számára könnyen hozzáférhetővé vált. A Python kódok, mint az alábbi példák, egyszerűen alkalmazhatók az AI funkciók integrálására:

python
Copy code
from google import genai

client = genai.Client(api_key="AIzaSyB6pilx8Wa_xxxxxxxxxxx2R97xjEvmE")
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.0-flash", 
    contents="Explain how AI works",
)
print(response.text)

Az API-k használata lehetőséget biztosít arra, hogy a fejlesztők könnyedén és gyorsan hozzáférjenek az AI modellekhez, miközben gondoskodnak azok biztonságos alkalmazásáról is, figyelembe véve a Google figyelmeztetéseit, miszerint az API kulcsokat nem szabad nyilvános kódban megosztani.

Az IBM, amely szintén nagy lépéseket tesz a mesterséges intelligencia világában, 2024 végén bemutatta a Graphite nevű platformot, amely a mesterséges intelligencia fejlesztését és alkalmazását célozza meg az iparban. Az IBM Graphite 3.0 nyelvi modellei különböző operációs rendszereken, például a Microsoft Windows és a RedHat Linux rendszereken futtathatók. A rendszer működtetéséhez szükséges legújabb hardverkonfigurációk, mint az NVIDIA A100 és H100 GPU-k, lehetővé teszik a fejlesztők számára, hogy a legújabb modelleket futtassák és testre szabják.

Míg a Google és az IBM különböző megoldásokat kínálnak a mesterséges intelligencia alkalmazásaihoz, fontos megjegyezni, hogy a legújabb fejlesztések nemcsak technológiai, hanem üzleti és stratégiai szempontból is jelentős hatással vannak. A fejlesztők és vállalatok számára elengedhetetlen, hogy ne csupán a legújabb modellek és API-k technikai jellemzőire figyeljenek, hanem azokat az etikai és biztonsági kérdéseket is mérlegeljék, amelyek az AI fejlesztése során felmerülhetnek.

A mesterséges intelligencia jövője nemcsak a modellek pontosságától és hatékonyságától függ, hanem attól is, hogy hogyan sikerül fenntartani a felelős és etikus AI használatot. A különböző fejlesztési platformok, mint a Google CoLab vagy az IBM Watson, biztosítják a megfelelő keretet és eszközöket a mesterséges intelligencia rendszerek biztonságos fejlesztéséhez és integrálásához.