På en nylig utviklerkonferanse og en samtale med 250 ingeniører, vakte den hyppige omtalen av "AI" synlig forakt og humor. Problemet er ikke AI i seg selv, men oppfatningen av det som en universalløsning uten praktisk kontekst. Utviklere og ingeniører ønsker at AI integreres sømløst i virkelige anvendelser, i stedet for bare å bli hauset opp. I de siste årene har AI subtilt blitt en integrert del av hverdagen ved å gjøre oppgaver enklere, for eksempel med AI-genererte søkesammendrag. Det utviklere ønsker seg, er at AI skal være "kjedelig" — å fungere effektivt innen eksisterende infrastruktur uten konstant oppmerksomhet. Åpen kildekode-prosjekter som RamaLama eksemplifiserer dette ved å bruke OCI-containere for å forenkle AI-integrasjonen, og eliminerer komplekse konfigurasjoner ved automatisk å støtte GPU eller CPU.

Mens prosjekter som Ollama hjelper med lokal AI-oppsett, legger RamaLama til rette for produksjonsdistribusjon i containere, noe som forbedrer portabilitet og praktisk anvendelse. Til tross for tidligere opphausing av enorme språkmodeller, er det en overgang mot mindre, mer relevante modeller. Disse modellene, tilpasset forretningsbehov, fremmer transparens og praktisk nytte. Administrerende direktører som Matt Hicks fra Red Hat taler for modeller som er tilgjengelige og nyttige i hverdagen. AI-modeller, som i essensen er programvare som kjører på maskinvare, drar fordel av Linux-containere, som gjør det mulig å eksperimentere og trygt overføre fra utvikling til produksjon uten datarisiko. Organisasjoner som allerede benytter containerteknologi, kan utnytte eksisterende infrastruktur for AI, og dermed forbedre skalerbarhet og sikkerhet. Akkurat som web- og skyteknologier ble sømløst integrert, gjennomgår AI en lignende transformasjon, og beveger seg fra hype til allmenn praktisk nytte i daglig drift.