wip: redhat meetup dic 2024

Author: dianewalls

content/2025-02-15-OpenSource-AI-RedHat-Meetup.md

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+layout: post
+title: Open Source & AI
+subtitle: RedHat Meetup 05 de Diciembre 2024
+author: Python Chile
+image: pycon2024/img032.webp
+tags: redhat, santiago, open source, ai
+category: meetup
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+Las previas a la charla
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+En los primeros minutos, la recolección de stikers, el registro y la seleccion de la bebida
+y lo mas importante escoger un buen sitio para no perderse ningun detalle de la charla. 
+Para mi sorpresa el evento estaba a full y felizmente se acamodaron en una mesa para dejarme entrar. 
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+Entre los stickers estaba uno que me llamo la atención
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+Quarkus, que es quarkus? Tendra algo que ver con la física cuántica?
+cuando me senté, al costado mi empezaron hablar de quarkus, yo estaba perdida y pregunté que era… me dijeron que era un framework de Java que buscaba optimizar las aplicaciones Java para que arranque en tiempos ultrarapidos y con un consumo minimo de memoria, ideal para los entornos como cloud-native y kubernetes. 
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+He programado en Java y a veces uno se termina acostumbrando al build time y al run time, claro si solo conoces ese lenguaje te terminas acostumbrando, ademas te terminas acostumbrando al error tipico ´java.lang.OutOfMemoryError´. Cuando pasé a programar en otros leguajes como python o javascript, uno termina valorando eso tiempos y los recursos. Conocer a quarkus me permitió reflexionar como se busca modernizar Java haciendo que pueda competir en entornos cloud-native y de alto rendimiento, reduciendo el tiempo de arranque y el consumo de memoria. Con Quarkus, Java deja de ser ese lenguaje pesado y lento en inicialización para convertirse en una opción viable en microservicios, contenedores y arquitecturas serverless.
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+Inicio de la charla
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+El inicio fue muy estratégico; el speaker solicitó que algunos asistentes se presentaran y compartieran en qué estaban trabajando con datos e IA. Esto permitió establecer un contexto sobre los diferentes usos de la inteligencia artificial en la audiencia.
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+Luego se hablo del SLM (Small Language Models) y LLM (Large Language Models)
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+	•	Se reflexionó sobre los costos ocultos en contratos de infraestructura en la nube. Muchas empresas, por desconocimiento, podrían estar firmando acuerdos más costosos cuando una solución on-premise sería más económica y segura.
+	•	Se destacó la necesidad de controlar la seguridad de los datos, especialmente en entornos de IA donde la privacidad y las regulaciones juegan un papel clave.
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+Productos y herramientas presentadas
+	•	InstructLab Notebook (CLI, YAML, Train, Test)
+	•	Una herramienta para entrenar y ajustar modelos de IA de manera más eficiente.
+	•	RHELinux
+	•	Sistema operativo de Red Hat optimizado para entornos empresariales y de IA.
+	•	OpenShift AI
+	•	Plataforma para ejecutar y escalar modelos de inteligencia artificial en la nube híbrida y on-premise.
+	•	Docker vs. Podman
+	•	Comparación de herramientas de contenedores para IA.
+	•	Se mencionó PodAI y PosIT como soluciones enfocadas en IA.
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+Konveyor (comunidad de medicion de sesgo bayes)
+AI Agents Stack
+Neural magic- openshift AI
+"gobiernos de modelos"
+Red Hat compose AI (RHCAI)