Red Hat AI GitHub-Organisation
Für alle — unsere zentrale Organisation mit 178 Repositories voller KI-Projekte, Prototypen und Hilfsmitteln.
Zahlen auf einen Blick
178Repositories in rh-aiservices-buGPU-Partitionierung, LLM-Betrieb, Benchmarks und Workshops.GitHub-Organisation
70Vom Team erstellte DemosRAG, Satelliten-KI, Supply-Chain-Agenten und Sprachassistenten.AI Quickstart
6Dashboard-PluginsQuickstarts manager, Kueue visualizer, Apache Superset und mehr.Community Plugins
9TeammitgliederMLOps- und GenAIOps-Enablement, Quickstarts und Plugins.Team kennenlernen
Was wir gestalten und pflegen
Initiativen
Red Hat AI GitHub-Organisation
Red Hat AI Community Plugins
Für RHAIE-Admins — Community-Plugins, die Red Hat OpenShift AI erweitern.
AI Quickstarts
Für Entwickler — ergebnisorientierte Beispiele, die zeigen, wie KI reale Geschäftsprobleme löst.
AI on OpenShift
Für alle, die KI auf OpenShift lernen — Patterns, Demos, Tools und Anleitungen.
AI500 MLOps Enablement
Für Teams mit MLOps-Fokus — AI500, Labor mit Experimentierphase, automatisiertem Modelltraining und -auslieferung.
AI501 GenAIOps Enablement
Für Teams, die GenAI produktiv betreiben — AI501, fünftägiger Workshop mit Laboranleitungen, Folien und Deployment-Werkzeugen.
LiteMaaS
Für Plattform-Teams — Proof-of-Concept für LLM-Abos, API-Keys und Nutzungsverfolgung, integriert mit LiteLLM.
Parasol-Workshop
Für Praxislernende — Deployment-Rezept für die Parasol-Insurance-Demo auf einem RHOAI-Cluster.
Lernen
Anleitungen
- RHOAI-MaaS-Anleitung — Modelle als Service in Red Hat OpenShift AI nutzen
- RHOAI ohne Netzverbindung — Red Hat OpenShift AI in getrennten (air-gapped) Umgebungen betreiben
- GPU-Partitionierungs-Anleitung — GPUs für KI-Workloads auf OpenShift partitionieren
- Migrationsanleitung RHOAI 2.25 → 3.5 — Red Hat OpenShift AI von 2.25 auf 3.5 migrieren
Was wir tun
Mission
Mit Beratung, die auf Praxiserfahrung basiert, befähigen wir Kunden, Partner und Kollegen, das volle Potenzial von Red Hat AI auszuschöpfen.
- Red-Hat-AI-Produkte so nutzen wie unsere Kunden
- Als internes „Customer Zero“ bei Red Hat agieren — unsere Produkte zuerst an uns selbst erproben, bevor Kunden es müssen
- Kunden bei komplexen KI-Themen unterstützen
- Wissen aus erster Hand weitergeben
- Das Beste aus Red Hat AI herausholen!
So starten SieLernen Sie mit AI on OpenShift und holen Sie sich Hilfe, probieren Sie einsatzbereite Demos in AI Quickstart aus, bringen Sie Plugin-Ideen in Community Plugins ein — oder legen Sie in diesem Repository ein Issue an, um direkt mit dem Team zu arbeiten.