Az IBM Granite 3.0 modellek telepítése és konfigurálása, különösen a gépi tanulás és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) alkalmazásában, a modern mesterséges intelligencia fejlesztések egyik legfontosabb lépése. A következő szakaszban bemutatjuk, hogyan használhatjuk az Ollama CLI rendszert a szükséges modellek telepítésére és futtatására RedHat Linux operációs rendszeren. Az Ollama egy könnyen telepíthető és konfigurálható platform, amely lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy kihasználják az IBM Granite 3.0 LLM modelleket különböző fejlesztési környezetekben.

A telepítés előtti lépések kulcsfontosságúak, és megértésük alapvető a rendszer sikeres beállításához. Az Ollama rendszer támogatja a parancssori interfészt, és elérhető a hivatalos weboldalon keresztül, ahol részletes útmutatót találunk a telepítési folyamat minden egyes lépéséhez. Fontos megjegyezni, hogy az Ollama CLI verziója RedHat Linux 8.5 operációs rendszeren működik optimálisan, ellentétben a Jupyter Lab rendszerrel, amelyhez egy magasabb verziójú RedHat operációs rendszer szükséges.

A Transformer architektúra, amelyet az IBM az LLM-ek finomhangolásához használ, alapvetően fontos szerepet játszik a modellek teljesítményében. Az architektúra kulcsfontosságú eleme a pozicionális kódolás, amely lehetővé teszi a szavak sorrendjének meghatározását egy mondaton belül. Az LLM-ek alapvetően képesek azonosítani azokat a szavakat, amelyek a legjobban illeszkednek a bemeneti utasításhoz, így gyorsabb és hatékonyabb számítási eredményeket érhetünk el a tanulási és következtetési folyamatokban. Az algoritmusok, mint a többfejű figyelem és a feedforward neurális hálózatok, lehetővé teszik az adatok komplex mintázatainak felismerését.

Az IBM Granite 3.0 modellek legnagyobb előnye, hogy nyílt forráskódúak, és ingyenesen elérhetők az Apache 2.0 licenc alatt. A modellek hatalmas, több mint 500 millió kódsort tartalmaznak 116 programozási nyelven, és különböző méretekben, 3 és 34 milliárd paraméter között elérhetők. Azok a fejlesztők, akik szeretnék kihasználni a kódegzékek generálásának előnyeit, ingyenesen hozzáférhetnek a modellekhez, amelyeket az IBM Apache 2.0 licenc alatt tett közzé.

A telepítési folyamat során fontos figyelembe venni az operációs rendszer és a szükséges függőségek kompatibilitását. A RedHat Linux rendszerhez szükséges hardveres és szoftveres követelmények betartása elengedhetetlen. Az operációs rendszer telepítése után a következő lépés a szükséges csomagok és eszközök telepítése, mint például a virt-manager és az Ansible. Ezek a segédprogramok segítenek az automatizálásban és az eszközök telepítésében, csökkentve az emberi hiba lehetőségét, és biztosítva a rendszerek zökkenőmentes működését.

A rendszer működtetése előtt fontos a tesztelés és a hibakeresés, hogy biztosak legyünk benne, hogy minden szükséges komponens megfelelően telepítve van. A modell eddigi teszteléseinek tapasztalatai alapján az IBM Granite 3.0 modellek optimálisan működnek a GPU-alapú rendszereken, és a telepítési folyamat során figyelmet kell fordítani arra, hogy minden hardverkomponens teljes mértékben kompatibilis legyen az operációs rendszerrel és a szükséges szoftverekkel.

A modell használata előtt és után is fontos, hogy rendszeresen frissítsük a rendszer elemeit, és figyeljünk a legújabb biztonsági javításokra. Az IBM gyakran kiad új verziókat és frissítéseket, amelyek javítják a modellek teljesítményét és biztonságát, így a rendszeres karbantartás hozzájárul a hosszú távú stabilitáshoz és teljesítményhez.

Az LLM modellek finomhangolása során kiemelten fontos a megfelelő adat-előkészítés és a modellek finomhangolásának folyamata. A különböző domain-specifikus modellek számára a legjobb eredményeket akkor érhetjük el, ha a megfelelő adatokat használjuk a tanítási folyamat során. A finomhangolás során a paraméterek módosítása és a tanulási folyamat figyelemmel kísérése kulcsfontosságú a sikeres alkalmazás elérésében.

A jövőbeni fejlesztések és a mesterséges intelligencia terjedése mellett az IBM és más cégek is folytatják az LLM-ek és az AI alapú rendszerek fejlesztését. Az új fejlesztések, mint a DeepSeek és a Google DeepMind Gemini 2, új lehetőségeket kínálnak a mesterséges intelligencia fejlődésében. Az AI fejlődésének üteme és iránya hatással lesz a jövőbeli modellekre és azok alkalmazására az ipari környezetben.

Hogyan generálhatunk Ansible Playbook feladatokat GitHub Copilot vagy IBM Watsonx Code Assistant segítségével?

Az Ansible Playbook fejlesztése során különböző automatizálási feladatok elvégzésére van szükség, amelyek segítségével a rendszerek gyorsabban és hatékonyabban konfigurálhatók. Az Ansible YAML alapú szintaxisát alkalmazva, és különböző eszközöket, mint a GitHub Copilot vagy az IBM Watsonx Code Assistant, használva, a felhasználók jelentős mértékben javíthatják a fejlesztési folyamatot. Az alábbiakban részletesen bemutatjuk, hogyan használhatjuk ezeket az eszközöket a feladatok generálására, figyelembe véve a legjobb gyakorlatokat és az Ansible automatizálási környezetének sajátosságait.

Az Ansible feladatok (TASK) általában egy olyan leírással kezdődnek, amely pontosan meghatározza, milyen műveletet kell végrehajtani. Ezután következik maga a feladat YAML kódja, amely a - name: tokennel kezdődik, és a végrehajtandó művelet rövid, de világos leírásával folytatódik. Az Ansible Playbook fejlesztésében a GitHub Copilot és az IBM Watsonx Code Assistant közötti választás különböző előnyökkel járhat. Míg a GitHub Copilot képes automatikusan javaslatokat tenni a kód írásához, az IBM Watsonx Code Assistant kifejezetten az Ansible automatizálásához van optimalizálva, és jobb kontextuális ajánlásokat tud adni.

A Playbook feladatok szintaxisa rendkívül érzékeny a megfelelő behúzásokra és a karakterek használatára. Az Ansible YAML alapú formátumának kulcsfontosságú eleme az indentálás (tabulátor vagy szóközök használata). A behúzások segítségével jelezhetjük a kód hierarchiáját, és fontos, hogy mindig konzisztensen alkalmazzuk a választott módszert. Egyes esetekben előfordulhat, hogy a felhasználónak manuálisan kell módosítania a kommenteket, és ki kell választania a megfelelő feladatokat a kód generálásához.

A GitHub Copilot vagy az IBM Watsonx Code Assistant használata előtt gyakran előfordul, hogy a felhasználónak először el kell távolítania a kommenteket, majd a kódot ki kell választania a generáláshoz. Az Ansible Playbook kódja, amely az alábbiakban látható, például tartalmazza az install_cockpit_single-task.yml fájl létrehozását, amely a Cockpit telepítésére és konfigurálására szolgál. Az első feladat például a "cockpit" csomag telepítését célozza meg, amit a megfelelő leírás és szintaxis szerint kell végrehajtani.

yaml
--- 


- name: Install and configure Cockpit 
  hosts: rhel 
  become: true
  tasks:


    - name: Install cockpit package


    - name: Copy cockpit.conf.j2 to /etc/cockpit


    - name: Start and enable service


    - name: Wait 15 seconds port 9090

A YAML fájl első részében a - name: token határozza meg a feladatokat, amelyeket végre kell hajtani. Az Ansible legjobb gyakorlatainak alkalmazása érdekében a javasolt feladatokat az eszközök az aktuális környezethez és konfigurációhoz igazítják. Az eszközök például figyelembe veszik, hogy melyik modulokat kell használni a fájlok másolásához vagy a szolgáltatások indításához.

A GitHub Copilot és az IBM Watsonx Code Assistant nemcsak egyszerű feladatokat képesek generálni, hanem komplexebb, több lépésből álló feladatokat is, amelyeket az Ansible Playbook részeként alkalmazhatunk. Ezen eszközök segítségével a felhasználók gyorsabban hozhatnak létre működő kódot, miközben az eszközök automatikusan figyelembe veszik a legjobb gyakorlati megoldásokat, mint például a modulok teljesen kvalifikált nevének használata, illetve az alapértelmezett paraméterek beállítása.

Az Ansible Playbook fejlesztésekor és automatizálása során különböző típusú hibák és figyelmeztetések is előfordulhatnak, mint például üres mezők vagy nem megfelelően formázott kód. Azonban a hibák javítása viszonylag egyszerű, ha követjük a helyes szintaxist, és gondoskodunk arról, hogy a kód megfelelően legyen behúzva és a megfelelő karakterek legyenek használva. Az eszközök, mint a GitHub Copilot és az IBM Watsonx Code Assistant segítenek ezeknek a hibáknak a felismerésében és javításában, miközben folyamatosan biztosítják a kód konzisztenciáját és megfelelőségét.

Fontos megérteni, hogy bár az AI eszközök jelentős mértékben megkönnyítik a fejlesztést, még mindig szükség van az emberi felügyeletre. Az automatizált kódgenerálás nem minden esetben tökéletes, és a fejlesztőknek manuálisan kell felülvizsgálniuk és módosítaniuk a kódot, hogy biztosítsák a kívánt eredményt. Az AI ajánlásai nem helyettesítik a tapasztalt fejlesztők döntéseit, és mindig szükség van a szakértői tudásra a végső implementálás előtt.

Miért fontos az önazonosság keresése és hogyan hat ez életünkre?
Hogyan rendszerezzük Agatha Christie novelláit és miért fontos a megértésük?
Hogyan befolyásolják a vásárlói útvonalak és ajánlások a vásárlói döntéseket?