Red Hat anunció su unión a MLCommons, un consorcio de ingeniería abierto que selecciona la suite de evaluación comparativa MLPerf, con un enfoque centrado en el código abierto para
admitir una variedad de entornos de IA y ML.
Red Hat informó a través de un comunicado a la prensa que ha ayudado a fundar MLCommons porque cree que la suite de referencia MLPerf se beneficiará de un esfuerzo colaborativo más formal para establecer un estándar y convertirse en un repositorio de conjuntos de datos y mejores prácticas para el rendimiento de IA y ML.
MLCommons se centrará en tres pilares importantes para apoyar a la comunidad de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML): puntos de referencia, conjuntos de datos y mejores prácticas.
MLPerf es una herramienta establecida que se utiliza para evaluar marcos de software, plataformas de hardware y plataformas en la nube para el rendimiento de AI y ML. La suite de referencia MLPerf representa las principales áreas de aplicación de la IA y continúa evolucionando, agregando nuevos puntos de referencia que facilitan la innovación de vanguardia en diferentes segmentos del mercado.
MLCommons adopta un enfoque centrado en el código abierto para admitir una variedad de entornos de IA y ML, incluidos los dispositivos móviles, la computación de alto rendimiento (HPC) y la computación en la nube, y se centra en el desarrollo de:
Conjuntos de datos para entrenar modelos de AA
Suites de evaluación comparativa
Arquitecturas de referencia
Publicaciones de resultados de referencia
Red Hat, como proveedor de soluciones de código abierto, tiene una amplia experiencia en el desarrollo de especificaciones y la optimización y ejecución de una variedad de evaluaciones comparativas en múltiples organizaciones de evaluación comparativa estándar de la industria.
La marca ha realizado una inversión temprana en la identificación y consolidación de flujos de trabajo de IA comunes al formar el Centro de excelencia de IA, que ayuda a integrar la estrategia de IA en toda la cartera de Red Hat.
Daniel Riek, Sr. Director, Artificial Intelligence CoE, Office of the CTO at Red Hat, indicó “Es a través de esos esfuerzos que nos involucramos en MLPerf, convirtiéndolo en la herramienta de facto para medir el rendimiento de IA y ML de nuestro software. Desde entonces, hemos empleado la suite de referencia MLPerf para realizar pruebas de pila completa, crear varias arquitecturas de referencia con nuestros socios de hardware y trabajar en la habilitación de IA y ML y la validación de extremo a extremo de nuestra pila de software”.
Gracias a esta participación, Red Hat se convirtió en colaborador de MLPerf a través de varios grupos de trabajo, como el grupo de mejores prácticas centrado en MLCube, un conjunto de convenciones comunes para crear software ML que puede "conectar y usar" varios sistemas. MLCube está diseñado para facilitar que los investigadores compartan modelos innovadores de ML, los desarrolladores experimenten con diferentes modelos y empresas de software para crear infraestructura para los modelos.
