技術專欄
文／MetaAge 邁達特產品顧問 Peter Wu
在當今全球數位經濟的版圖中，人工智慧（Artificial Intelligence, AI）已不僅僅是技術創新的指標，更是企業驅動營收增長、優化營運效率的戰略核心。根據市場預測，隨著企業對智能化應用的需求激增，2034 年全球 AI 投資規模預計將突破 6,380 億美元。這一數據不僅彰顯了資本市場對 AI 前景的信心，更揭示了一個明確的趨勢：從金融服務的風險模型、製造業的預防性維護，到醫療產業的輔助診斷，AI 正以驚人的速度滲透至各行各業的價值鏈中。
然而，許多企業在將 AI 專案從概念驗證（PoC）推向生產環境（Production）的過程中，遭遇了所謂的「AI 落地鴻溝」。誠如 Google 發表的經典論文所指出，在一個成熟的機器學習系統中，核心的模型程式碼往往只佔據了極小的比例。真正的挑戰潛藏於周邊龐大且複雜的基礎設施需求，包括：數據治理、特徵工程、資源調度、模型監控以及合規性管理。這些非功能性需求若無法被有效標準化與自動化，將導致企業陷入維運泥沼，難以實現 AI 的規模化效益。
由此可見，若沒有企業級平台，AI 永遠只是一個 Demo。Red Hat 作為全球開源解決方案的領導者，致力於協助企業克服這些基礎設施挑戰。透過提供一致性、安全性且可擴展的混合雲（Hybrid Cloud）平台， Red Hat 讓企業能夠釋放數據潛能，點燃深度的商業洞察力。
MetaAge 邁達特作為 Red Hat 台灣總代理，將從企業架構與長期營運角度，帶您了解 Red Hat AI 平台為何是企業級 AI（包含 MLOps、LLMOps 及 Agentic AI）基礎架構的首選。
Red Hat AI 的產品組合主要由以下三大支柱構成，旨在滿足不同層級的 AI 應用需求：
1. Red Hat OpenShift AI：基於容器環境的整合式 MLOps 平台，專為大規模模型開發與服務化而設計。它提供了一致的工具鏈，讓資料科學家與開發人員能夠協同工作。
2. Red Hat Enterprise Linux AI（RHEL AI）：針對生成式 AI（Generative AI）的基礎模型平台，旨在降低大型語言模型（LLMs）落地的門檻，並提供 Image Mode 整合了容器的靈活性與企業級 Linux 的穩定性。
3. Red Hat Inference Server：企業級 AI 部署平台。它簡化了模型上線流程，具備自動擴展與高安全性，協助企業高效、穩定地運行生成式 AI 應用。
|
產品名稱 |
定位與核心價值 |
|
Red Hat OpenShift AI |
MLOps 核心。基於容器的整合平台，讓資料科學家與開發／維運團隊能在一致的工具鏈下協作，實現大規模模型開發。 |
|
RHEL AI |
生成式 AI 基石。針對 LLMs 提供基礎模型平台，結合容器靈活性與企業級 Linux 的穩定性（Image Mode）。 |
|
Red Hat Inference Server |
部署加速器。簡化模型上線流程，支援自動擴展與高安全性，確保生成式 AI 應用穩定運行。 |
Red Hat AI 解決方案直接回應了企業在導入 AI 時最關鍵的三大考量：數據隱私（Privacy）、擁有成本（Cost）與模型可解釋性（Explainability）。透過支援地端部署，企業可確保敏感數據在訓練與推論過程中不離開受控的網路環境。此外，Red Hat 也積極擁抱 vLLM 等開源技術，優化模型推論效率，並支援模型量化（Quantization）與剪枝（Pruning），大幅降低對昂貴 GPU 算力的依賴，協助企業在性能與成本之間取得最佳平衡。
在多數企業中，AI 專案往往牽涉三類核心角色：應用開發者、資料科學家與 IT 維運人員，尤其三者對系統的期待並不相同。想要成功構建企業級 AI 平台，就必須解決開發者（Developer）、資料科學家（Data Scientist）與維運管理員（Admin）之間的角色衝突。實務經驗來看，資料科學家追求靈活的是實驗環境與海量算力；開發者則需要標準化的 API 以整合應用；而維運團隊則首重系統的穩定性、資源隔離與安全性。
而 Red Hat OpenShift AI 則透過容器化技術與平台化設計，實現了標準化的 MLOps 與 LLMOps 流程，尤其在下文將提到的算力管理、模型生命週期管理和自動化流水線三大機制方面，為開發者、資料科學家與 IT 維運人員的需求，實現了完美平衡。
圖 1：Red Hat OpenShift AI 可同時滿足開發者、資料科學家與 IT 維運人員的需求／Photo Credit：Red Hat
算力是現代 AI 的引擎，但硬體資源昂貴且管理不易。Red Hat 平台提供了先進的「GPU 即服務」能力，支援 NVIDIA、AMD、Intel 等多種加速器。透過動態加速器切分（Dynamic Accelerator Slicer）技術，平台能將單一實體 GPU 虛擬化並分配給多個較小的任務，或是透過分散式運算框架（如 Ray）將單一大型模型的訓練任務分散至多個節點。這種彈性的資源調度機制，不僅解決了資源閒置或競爭的問題，更讓企業能以最具成本效益的方式運行工作負載。
Red Hat 提供了涵蓋 AI 全生命週期的工具鏈，將複雜的流程標準化：
Feature Store：建立統一的特徵工程邏輯與儲存庫，供不同模型使用一致且高品質的數據特徵。
Model Registry：集中管理模型的版本、元數據（Metadata）與血緣關係（Lineage），提供進階的版本控管。
Model Serving：基於 KServe 技術，支援各種推理引擎與模型格式，並提供可讓外部存取的 API。
Model Monitoring：針對生產環境中的數據漂移（Data Drift）與模型偏差（Bias）提供即時監控儀表板。讓企業能持續評估模型的公平性與準確度，實踐負責任的 AI（Responsible AI）。
透過整合 Kubeflow Pipelines 資料科學家可以構建可重複執行的工作流，將數據處理、模型訓練、評估與部署串聯成自動化流水線。這使得 AI 專案能納入 CI/CD（持續整合/持續交付）體系，加速模型的迭代速度，並減少人為操作帶來的風險。
隨著技術的演進，我們正處於從預測性 AI（Predictive AI）邁向代理式 AI（Agentic AI）的轉捩點。不同於傳統被動回應的聊天機器人，Agentic AI 具備高度的自主性，能夠理解複雜的業務意圖，自行規劃任務路徑，並調用外部工具或 API 來執行實際操作。
為了協助企業掌握這一波變革，Red Hat 深度整合了開源專案 Llama Stack，從下列四大方面，為企業提供了一條清晰且低門檻的 Agentic AI 實踐路徑。
高品質的領域數據是訓練優秀 AI 代理的關鍵，但企業往往面臨數據匱乏或隱私受限的難題。Red Hat 平台引入了合成數據生成（SDG）技術，利用企業既有的知識庫（Knowledge Base）與分類法（Taxonomy），搭配教師模型（Teacher Model）自動生成大量高品質的合成指令數據。這不僅大幅降低了人工標註的成本，更解決了冷啟動（Cold Start）的數據難題。
企業無須具備深奧的深度學習背景，即可利用生成的高品質數據，對開源的大型語言模型（LLMs）（如 Llama 系列）進行微調。這讓通用的大型模型能夠學習企業特有的術語、流程與合規要求，轉變為真正懂業務的專屬模型。
為了減少模型幻覺（Hallucination）並確保回答的時效性，平台內建了對檢索增強生成（RAG）架構的支援。透過 Docling 等高效文檔處理工具，企業可將 PDF、Word 等非結構化文檔快速解析並向量化存入向量資料庫（Vector Database）。當 AI 代理接收指令時，能即時檢索最新的企業知識，提供精準且有憑據的決策建議。
Red Hat 的 Gen AI Studio 提供了直觀的介面，讓開發者能夠輕鬆管理提示詞（Prompts）、評估模型表現，並將微調後的模型封裝為標準 API。這使得企業能夠快速開發出具備語義理解能力的智能應用，從自動化客戶服務、智能法務審查到輔助程式碼開發，全面提升業務自動化水平。
AI 的導入是一場涉及基礎設施重構、營運流程優化與人才技能轉型的長期戰略。企業若想在未來的競爭格局中脫穎而出，必須建立一個能夠支撐長期創新、具備高度適應性且安全的 AI 基礎平台。
Red Hat AI 解決方案提供的不僅是技術堆疊，而是一套經過驗證的企業級 AI 實踐方法論。從底層的混合雲算力管理，到中層的 MLOps/LLMOps 自動化流程，再到上層的 Agentic AI 應用開發， Red Hat 可協助企業破除開發與維運的隔閡，也解決了隱私合規與成本控管的兩難。
無論您的企業目前處於 AI 探索的初期階段，還是準備大規模擴展 AI 代理的應用範疇，Red Hat 都將是您最值得信賴的技術夥伴。如果您希望深入了解如何使用 Red Hat AI 建立高效的 MLOps/LLMOps 平台，我們誠摯邀請您參加 MetaAge 舉辦的研討會或教育訓練課程。此外，您也可由此透過【 一對一專業諮詢 】，與邁達特進行深入交流與專業諮詢，助您快速掌握技術要點，實現 AI 落地的目標。
A1：Red Hat AI 主要由 Red Hat OpenShift AI 與 Red Hat Enterprise Linux AI（RHEL AI）與 Red Hat Inference Server 三大支柱構成。其核心價值在於提供一個統一的混合雲平台，讓企業擁有「選擇的自由」，能夠在任何雲端環境（地端、公有雲、邊緣）以及使用任何硬體加速器運行任何模型，協助企業克服隱私、成本與可解釋性等挑戰。
A2：在 AI 系統中，模型程式碼僅佔極小部分，大部分工作在於基礎設施管理。Red Hat AI 透過標準化與自動化的工具鏈，涵蓋數據治理、資源調度、模型監控與合規性管理，解決了隱藏的基礎設施複雜度，讓團隊能專注於模型開發，而非底層維運。
A3：透過容器化技術，Red Hat OpenShift AI 為資料科學家提供了靈活且具備算力的實驗環境（如 Jupyter Notebooks），同時讓維運團隊能透過 Kubernetes 進行資源配額管理、權限控管與安全性隔離，完美平衡了創新速度與系統治理的需求。
A4：平台內建支援檢索增強生成（RAG）架構。透過 Docling 等工具解析企業內部文檔並存入向量資料庫，AI 代理在回答問題時能即時檢索最新的企業內部資訊，確保回覆具有憑據且符合時效性，從而大幅減少模型幻覺。
A5：不一定。Red Hat AI 支援地端（On-premise）、私有雲、公有雲及邊緣裝置的混合雲部署。對於重視數據隱私與合規性的企業，可以選擇在地端環境進行模型訓練與推論，確保敏感數據不出門。
