Wie funktioniert die Optimierung und der Einsatz von Large Language Models in Unternehmen?

In der heutigen Ära von KI und maschinellem Lernen nehmen Large Language Models (LLMs) wie GPT und ihre spezialisierten Varianten eine zentrale Rolle ein. Diese Modelle werden auf riesigen Datensätzen trainiert und ermöglichen es, Text zu generieren, zu übersetzen und zusammenzufassen. Ihr Einsatz ist in einer Vielzahl von Anwendungsfällen möglich, vom Kundenservice über die Datenanalyse bis hin zur Softwareentwicklung. Ein besonders faszinierendes Gebiet ist die Integration dieser Modelle in Unternehmensumgebungen, um Prozesse zu optimieren und Innovationen voranzutreiben.

Das Verfahren, das in IBM Granite verwendet wird, basiert auf dem GPTQ-Algorithmus, einem quantisierenden Verfahren, das nacheinander auf jede Modellschicht angewendet wird. Dies ermöglicht eine schrittweise Kompensation für durch Quantisierung verursachte Fehler und verbessert die Genauigkeit, während der Speicherverbrauch optimiert wird. Besonders wichtig ist, dass dieser Ansatz die Notwendigkeit großer Matrizen zur Berechnung von Fehlern in den Schichten des Modells vermeidet, was eine erhebliche Effizienzsteigerung bedeutet.

Ein weiterer Aspekt, der bei der Anwendung von LLMs in Unternehmen berücksichtigt werden muss, ist die Sicherheit und Ethik. Besonders bei der Nutzung von KI zur Textgenerierung ist es von zentraler Bedeutung, die Risiken von unangemessenen Inhalten zu minimieren. Die IBM-Modelle bieten beispielsweise spezielle Mechanismen, um Texte auf Hassrede, Missbrauch und obszöne Sprache zu überprüfen. Diese Art der Filterung ist notwendig, um sicherzustellen, dass die generierten Texte in einem Unternehmensumfeld keinen Schaden anrichten oder rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Für die Unternehmen, die IBM Granite oder ähnliche Systeme verwenden, ist es auch wichtig zu wissen, dass die Modelle regelmäßig aktualisiert und angepasst werden müssen, um mit den neuesten Entwicklungen in der KI-Technologie Schritt zu halten. Das bedeutet, dass Unternehmen ihre Systeme kontinuierlich überwachen und gegebenenfalls optimieren müssen. Ein solcher Prozess der kontinuierlichen Verbesserung ist entscheidend, um die langfristige Effizienz und Genauigkeit der eingesetzten KI-Modelle zu gewährleisten.

Neben den technischen Aspekten gibt es noch andere wichtige Überlegungen, die Unternehmen bei der Implementierung und Nutzung von LLMs beachten sollten. Der Datenschutz ist ein besonders wichtiger Faktor, da LLMs oft auf großen Mengen von Benutzerdaten zugreifen, um ihre Modelle zu trainieren. Es ist daher unerlässlich, sicherzustellen, dass alle geltenden Datenschutzbestimmungen eingehalten werden und dass Benutzerdaten nicht unrechtmäßig verwendet oder weitergegeben werden.

Darüber hinaus sollten Unternehmen die Möglichkeit in Betracht ziehen, LLMs mit anderen Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Retrieval-Augmented Generation (RAG) zu kombinieren, um noch präzisere und kontextualisierte Ergebnisse zu erzielen. Diese Technologien ermöglichen es den Modellen, nicht nur auf den eingegebenen Text zu reagieren, sondern auch auf zusätzliche Datenquellen zuzugreifen, um die Qualität der generierten Antworten weiter zu verbessern.

Besonders hervorzuheben ist der Einfluss von LLMs auf die Softwareentwicklung. Mit Tools wie IBM Watsonx Code Assistant können Entwickler ihre Produktivität steigern und den Softwareentwicklungszyklus erheblich beschleunigen. Diese Tools bieten Unterstützung für 116 verschiedene Programmiersprachen und können Aufgaben wie das Schreiben von Code, das Debuggen und das Optimieren von Software wesentlich effizienter gestalten. Der Code Assistant ist auch in der Lage, bei der Generierung von Code mit den spezifischen Anforderungen von Ansible und anderen Automatisierungstools zu helfen, was besonders in komplexen Unternehmenssystemen von Vorteil ist.

Insgesamt zeigt sich, dass die Optimierung und der Einsatz von LLMs in Unternehmen nicht nur eine Frage der Technologie ist, sondern auch der sorgfältigen Planung und Integration in bestehende Systeme. Unternehmen müssen die richtigen Modelle auswählen, ihre Daten sorgfältig überwachen und anpassen, um die bestmöglichen Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig ethische und rechtliche Standards einzuhalten. Nur so können die vollen Potenziale dieser leistungsstarken KI-Modelle ausgeschöpft werden.

Wie man RedHat Enterprise Linux 9.2 auf einer virtuellen Maschine mit VMware Workstation installiert

Die Installation von RedHat Enterprise Linux (RHEL) 9.2 auf einer virtuellen Maschine erfordert eine präzise Auswahl von Optionen und eine systematische Vorgehensweise, um sicherzustellen, dass das Betriebssystem korrekt konfiguriert wird und alle notwendigen Ressourcen zur Verfügung stehen. Zu Beginn muss eine Aktivierungskennung für RHEL erstellt werden, die für den Download zusätzlicher Bibliotheken sowie für inkrementelle Upgrades des Systems notwendig ist.

Um die Aktivierungskennung zu erstellen, navigieren wir zur RedHat-Website und wählen die Option „Erstellen einer Aktivierungskennung“ aus. Dies ermöglicht es, das neue System in der bestehenden ECMUKDEMO22-Datenbank zu registrieren. Die Aktivierungskennungen sind notwendig, um RHEL zu aktivieren und die Updates und zusätzlichen Pakete zu beziehen. Die URL, die nach dem Erstellen der Aktivierungskennung bereitgestellt wird, ermöglicht es, die erzeugte Kennung zu überprüfen und gegebenenfalls zusätzliche Repositories hinzuzufügen.

Nach der Erstellung der Aktivierungskennung und der Auswahl der für das System relevanten Optionen, wie zum Beispiel der Version RHEL 9.2, die mit erweiterten Support-Releases arbeitet, gelangen wir zur nächsten Phase der Installation. Hier wählen wir im System-Setup-Assistenten die Hauptnutzung des Systems aus, was für die spätere Konfiguration der Umgebung wichtig ist. Nachdem alle Eingaben überprüft und bestätigt wurden, ist die Aktivierungskennung vollständig erstellt und kann verwendet werden, um das Betriebssystem weiter zu konfigurieren.

Die nächste Aufgabe besteht darin, das Installations-ISO für RHEL 9.2 herunterzuladen. Dafür wird der x86_64 DVD-ISO-Download von der RedHat-Webseite ausgewählt. Die heruntergeladene Datei muss mindestens 9 GB freien Speicherplatz auf der Festplatte haben, um die Installation zu ermöglichen. Der Download kann im Browser verfolgt werden, und sobald die ISO-Datei auf den lokalen Server kopiert wurde, können wir mit der Einrichtung der virtuellen Maschine fortfahren.

In VMware Workstation 16.2 wird eine neue virtuelle Maschine erstellt, indem wir die Option „Custom (Advanced)“ auswählen. Dies ermöglicht eine detaillierte Anpassung der Hardwareeinstellungen. Die Voreinstellungen für die VMware Workstation-Version 16.2.x sind in der Regel ausreichend, aber es empfiehlt sich, für CPU und Arbeitsspeicher großzügige Werte festzulegen, um den Anforderungen von RHEL 9.2 gerecht zu werden. In diesem Fall wurden 10 Prozessoren mit je einem Kern und 32 GB Arbeitsspeicher zugewiesen, was für die Installation eines rechenintensiven Systems wie IBM Granite 3.0 erforderlich ist.

Für die Netzwerkverbindung wählen wir eine NAT-Netzwerkkarte (Network Address Translation), um die virtuelle Maschine in das Netzwerk zu integrieren. Der SCSI-Controller wird als bevorzugte Option gewählt, was eine optimale Leistung und Kompatibilität mit VMware gewährleistet.

Nachdem alle erforderlichen Hardwareeinstellungen vorgenommen wurden, wird die Installation von RHEL 9.2 fortgesetzt. Die ISO-Datei für die Installation wird ausgewählt, und VMware erkennt die Datei automatisch, um die Installation zu starten. Der Rest der Installation erfolgt wie gewohnt, wobei die Benutzeroberfläche von VMware eine benutzerfreundliche Navigation durch den Installationsprozess bietet.