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Generative KI-Empfehlungen sind außerdem selbstdokumentierend und bieten Automatisierung für jede Empfehlung Verweise auf drei bis fünf Schulungsquellen. Upstream-Content-Mitwirkende können auch wählen, ob sie ihre Arbeit zur Unterstützung bei der Feinabstimmung des Modells beisteuern möchten.
Heim Technologie-Peripheriegeräte KI Red Hat integriert IBM Watsonx-Code in Ansible-Automatisierungsanwendungen

Red Hat integriert IBM Watsonx-Code in Ansible-Automatisierungsanwendungen

Nov 06, 2023 am 11:17 AM
人工智能 红帽

红帽整合 IBM Watsonx 代码到 Ansible 自动化应用程序中

Red Hat Inc gab kürzlich bekannt, dass Ansible Lightspeed mit IBM Watsonx Code Assistant, einem generativen künstlichen Intelligenzdienst für die Automatisierung der Informationstechnologie, jetzt allgemein verfügbar ist.

Der im Mai dieses Jahres veröffentlichte Dienst akzeptiert vom Benutzer eingegebene Eingabeaufforderungen und interagiert mit dem proprietären zugrunde liegenden Modell von Watsonx, um Codeempfehlungen basierend auf den Best Practices von Ansible zu generieren. Matthew Jones, Chefarchitekt der Ansible-Automatisierung bei Red Hat, sagte, dass der speziell für Ansible entwickelte Dienst die Produktivität von Automatisierungsentwicklern in der Vorabversionsphase um 25 bis 40 % steigert.

Jones sagte, dass die durch künstliche Intelligenz generierten Funktionen für Benutzer transparent sein sollten. Während sie Ansible-Playbooks und -Regeln erstellen und bearbeiten, können sie Textaufforderungen eingeben und eine in YAML-Code übersetzte Ausgabe erhalten. Jones sagte, dass die Verwendung von Lightspeed mit Watsonx den zusätzlichen Vorteil habe, Best Practices für die automatisierte Entwicklung und Wartung zu unterstützen

„Die Community hat nur eine Trainingsdatenbank für unsere Galaxy-Produkte bereitgestellt“, sagte er und bezog sich dabei auf die gemeinsame Ansible-Codebasis von Red Cap. „Es enthält Automatisierungscode, der von Ansible-Benutzern, Red Hat und Red Hat-Partnern geschrieben wurde. Sein Datenvolumen beträgt etwa zehn Gigabyte.

Der Effekt von Watsonx Code Assistant besteht darin, aktuelle ausgereifte Codierungspraktiken zu verbessern.“ „Die Art und Weise, wie Menschen Ansible schreiben, hat sich im Laufe der Jahre verändert“, sagte Jones. „Wir möchten sicherstellen, dass die Leute sich daran halten.“ im vergangenen Mai neue Funktionen hinzuzufügen, darunter ein generatives KI-Frontend und Streaming-Unterstützung. Ansible ist ein agentenloses Open-Source-Automatisierungstool, das komplexe Aufgaben wie Konfigurationsmanagement, Anwendungsbereitstellung und Aufgabenautomatisierung vereinfachen kann. Es wird häufig in Infrastructure-as-Code-Szenarien verwendet. Red Hat sagte, dass Watsonx Copilot ein bestehender Ansible-Workflow und -Inhalt ist Eine natürliche Erweiterung des Tools. Es bietet genaue, konsistente Codeempfehlungen, die den Geschäftsanforderungen entsprechen. Es ist nativ in die Ansible VSCode-Erweiterung integriert, was bedeutet, dass Entwickler und Bediener sich nicht anmelden oder auf ein separates Tool oder einen separaten Dienst zugreifen müssen, um die Code Assistant-Funktionalität zu nutzen.

Generative KI-Empfehlungen sind außerdem selbstdokumentierend und bieten Automatisierung für jede Empfehlung Verweise auf drei bis fünf Schulungsquellen. Upstream-Content-Mitwirkende können auch wählen, ob sie ihre Arbeit zur Unterstützung bei der Feinabstimmung des Modells beisteuern möchten.

Red Hat hat seit seiner ersten Veröffentlichung viele unternehmensorientierte Funktionen hinzugefügt. „Wir haben viele Verbesserungen am Modell vorgenommen, den Service verfeinert und Bereinigungs- und Beschleunigungsfunktionen hinzugefügt“, sagte Jones. Zu den Funktionen für kommerzielle Kunden gehören verbesserte Datenpipelinefilter, die Daten bereinigen, Lecks verhindern und Sprachmodelle bewahren

Voller Zugriff auf Ansible Lightspeed mit Watsonx Code Assistant ist jetzt mit einem Abonnement der Ansible Automation Platform verfügbar. Für diesen Service wird eine zusätzliche Gebühr erhoben, die genaue Gebühr steht noch nicht fest. Später in diesem Jahr werden Organisationen Feinabstimmungsfunktionen zur Verfügung stehen, um benutzerdefinierte Modelle zu trainieren.

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