레드햇, AI 포트폴리오 대규모 업데이트…엔터프라이즈 배포 유연성 확대

허깅페이스(Hugging Face)에서 제공되는 레드햇 AI 서드파티 검증 모델은 기업이 특정 요구사항에 적합한 모델을 쉽게 찾을 수 있도록 지원한다. 레드햇 AI는 모델 성능 및 결과 재현성(reproducibility)에 대한 고객 신뢰를 높이기 위해 검증된 모델 컬렉션과 배포 가이드를 제공한다. 레드햇으로 최적화된 일부 모델은 모델 압축 기술을 활용해 크기를 줄이고 추론 속도를 높여 자원 소비와 운영 비용을 최소화한다.

레드햇 AI는 메타가 처음 개발한 라마 스택과 앤트로픽의 MCP를 통합해 사용자에게 AI 애플리케이션 및 에이전트 구축과 배포를 위한 표준화된 API를 제공한다. 현재 레드햇 AI에서 개발자 프리뷰로 제공되는 라마 스택은 모든 생성형 AI 모델 전반에서 vLLM 추론, 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG), 모델 평가, 가드레일 및 에이전트 기능에 액세스할 수 있는 통합 API를 제공한다. MCP는 API, 플러그인, 데이터 소스를 연결하는 표준 인터페이스를 제공함으로써 에이전트 워크플로우에서 외부 도구와의 통합을 지원한다.

IDC 리서치 매니저 미셸 로젠은 “기업은 초기 AI 탐색 단계를 넘어 실용적인 배포에 집중하고 있다. 그들의 지속적인 성공 핵심은 다양한 환경과 요구에 맞게 AI 전략을 유연하게 조정할 수 있는 능력에 달려 있다. AI의 미래는 단지 강력한 모델뿐만 아니라 능동적이고 비용 효율적으로 배포할 수 있는 모델을 필요로 한다. AI 이니셔티브를 확장하고 비즈니스 가치를 실현하려는 기업에 이런 유연성은 필수적이다”라고 말했다.