此次发布的Linux AI（RHEL AI）是一个基础模型平台，能够使用户更加便捷地开发、测试和部署生成式人工智能（GenAI）模型。

RHEL AI的推出背景，源于企业对于AI应用的不断增长的需求，以及对于开源解决方案的信任和依赖。企业正在寻求能够降低AI技术门槛、提高开发效率的工具和平台，而RHEL AI正是在这样的市场需求下应运而生。它整合了IBM研究院的开源授权Granite大型语言模型（LLM）系列、基于大规模对话机器人对齐（LAB）方法的InstructLab模型对齐工具，以及通过InstructLab项目实施的社区驱动模型开发方法。该解决方案被封装成一个优化的、可启动的RHEL镜像，用于在混合云环境中部署单个服务器，并已集成到OpenShift AI中。RHEL AIOpenShift AI是红帽的混合机器学习运营（MLOps）平台，能够在分布式集群环境中大规模运行模型和InstructLab。

Granite LLM是IBM研究院开源授权的一系列大型语言模型，它们在自然语言处理领域具有强大的能力。而InstructLab模型对齐工具则为开发者提供了一种新的工作方式，通过简化LLM的创建、构建和贡献过程，使得开发者能够更加灵活和高效地进行AI模型的开发。这种整合不仅提升了RHEL AI的技术实力，也为开源AI社区带来了新的动力。

Matt Hicks介绍，与IBM的合作始于IBM研究院的一次关键会议，会上介绍了包括指导技术和方法在内的创新技术，这些技术旨在解决客户在微调AI模型时遇到的挑战，特别是通过使用合成数据增强技术来保持数据贡献的小型化。这种方法不仅使得数据块更易于管理，而且促进了更广泛的协作。

红帽认识到，围绕这些技术建立社区，可以汇聚全球的创新力量。这一愿景与Hugging Face在数据集领域的成就相似，但红帽更进一步，将重点放在了知识和技能的聚合上。仅几个月的时间，红帽的概念验证和模式已在多个场景中得到成功应用和扩展，证明了这一方法的有效性。

开源AI模型在企业中的应用和创新推动是RHEL AI的另一大看点。开源模型的灵活性和透明性，使得企业能够根据自身的特定需求进行定制和优化。红帽通过RHEL AI平台，鼓励和支持企业利用开源AI模型进行创新。这不仅有助于企业快速响应市场变化，也促进了企业内部的技术积累和人才培养。