Yakın zamanda düzenlenen bir geliştirici konferansında ve 250 mühendisin katıldığı bir görüşmede, "yapay zeka" teriminin sıkça anılması alay ve hoşnutsuzlukla karşılandı. Sorun yapay zekanın kendisi değil, pratik bağlamdan yoksun bir çözüm olarak algılanması. Geliştiriciler ve mühendisler, yapay zekanın bir anı olmaktan ziyade gerçek hayat uygulamalarına sorunsuz bir şekilde entegre edilmesini istiyor. Son yıllarda, yapay zeka, örneğin yapay zeka destekli arama özetleri gibi görevleri kolaylaştırarak hayatın ayrılmaz bir parçası haline geldi. Geliştiricilerin istediği, yapay zekanın "sıkıcı" olması — mevcut altyapı içinde etkin bir şekilde çalışması ve sürekli bir tantanaya neden olmaması. RamaLama gibi açık kaynak projeler, AI entegrasyonunu basitleştirmek için OCI konteynerlerini kullanarak bunu örnekliyor ve karmaşık yapılandırmaları ortadan kaldırarak GPU veya CPU'yu otomatik olarak destekliyor.

Ollama gibi projeler yerel AI kurulumu konusunda yardımcı olurken, RamaLama konteynerlerde üretim dağıtımını kolaylaştırarak taşınabilirlik ve pratiklik sağlıyor. Büyük dil modellerine yönelik geçmişteki abartılı vurgulara rağmen, daha küçük ve daha ilgili modellere doğru bir kayış var. İş ihtiyaçlarına uygun bu modeller, şeffaflığı ve uygulanabilirliği teşvik ediyor. Red Hat'ten Matt Hicks gibi CEO'lar, günlük hayatta erişilebilir ve kullanışlı olan modelleri savunuyor. Temelde donanım üzerinde çalışan yazılımlar olan AI modelleri, Linux konteynerlerinden yararlanarak deney yapmayı ve geliştirmeden üretime güvenli geçişi veri riskleri olmadan mümkün kılıyor. Zaten konteyner teknolojilerini kullanan organizasyonlar, mevcut altyapılarından faydalanarak yapay zekayı daha iyi ölçeklenebilirlik ve güvenlik için kullanabilir. Web ve bulut teknolojileri gibi, yapay zeka da hype'tan uyanıklığa geçiş yaşıyor ve günlük operasyonlara sorunsuz bir şekilde entegre oluyor.