Nvidia Corp. официално пусна своите NeMo microservices, цялостен набор от инструменти, щателно създадени, за да дадат възможност на разработчиците да ускорят внедряването на сложни агенти с изкуствен интелект. Тези microservices са проектирани да използват мощта на AI inference и информационните системи в мащаб, отбелязвайки значителен скок напред в областта на автоматизацията и продуктивността, задвижвани от AI.
Възходът на AI агентите: Дигитални съотборници в модерната работна сила
AI агентите бързо се превръщат в незаменими активи в модерната работна сила, готови да революционизират начина, по който работят служителите, занимаващи се със знания и услуги. Тези дигитални съотборници са проектирани да се интегрират безпроблемно в съществуващите работни процеси, способни да изпълняват широк спектър от задачи, включително:
- Обработка на поръчки: Ефективно управление и обработка на клиентски поръчки, рационализиране на операциите и намаляване на ръчната намеса.
- Откриване на информация: Бързо идентифициране и извличане на подходяща информация от огромни набори от данни, което позволява вземане на решения и прозрения, базирани на данни.
- Проактивно изпълнение на задачи: Предвиждане и проактивно справяне с потенциални проблеми или възможности, повишаване на цялостната оперативна ефективност и гъвкавост.
За разлика от традиционните AI чатботове, AI агентите притежават уникалната способност да извършват автономни действия с минимален човешки надзор. Това ниво на автономност изисква стабилни възможности за обработка на данни, за да се гарантира точно и ефективно вземане на решения. Агентите разчитат на постоянен поток от данни, за да информират разсъжденията си, което може да бъде особено предизвикателно, когато се работи със собствени знания или бързо променяща се информация в реално време.
Справяне с предизвикателството на данните: Гарантиране на точността и надеждността на агента
Едно от критичните предизвикателства при разработването и внедряването на AI агенти е осигуряването на постоянен поток от висококачествени данни. Без достъп до подходяща и актуална информация от различни източници, разбирането на агента може да се влоши, което води до ненадеждни отговори и намалена производителност. Това е особено вярно, когато агентите трябва да имат достъп до собствени знания, съхранявани зад фирмени защитни стени, или да използват бързо променяща се информация в реално време.
Джоуи Конуей, старши директор на генериращ AI софтуер за предприятия в Nvidia, подчерта важността на качеството на данните, заявявайки: ‘Без постоянен поток от висококачествени входове - от бази данни, потребителски взаимодействия или сигнали от реалния свят - разбирането на агента може да отслабне, което прави отговорите по-малко надеждни, което прави агентите по-малко продуктивни.’
NeMo Microservices: Цялостен инструментариум за разработване на AI агенти
За да се справят с тези предизвикателства и да се ускори разработването и внедряването на AI агенти, Nvidia представя NeMo microservices. Този набор от инструменти включва пет ключови компонента:
Customizer: Улеснява фината настройка на големи езикови модели (LLM), осигурявайки до 1,8 пъти по-висока пропускателна способност на обучението. Това позволява на разработчиците бързо да адаптират модели към специфични набори от данни, оптимизирайки производителността и точността. Customizer предлага приложен програмен интерфейс (API), който позволява на разработчиците да подбират модели ефективно преди внедряване.
Evaluator: Опростява оценката на AI модели и работни процеси въз основа на персонализирани и индустриални бенчмаркове. Само с пет API повиквания разработчиците могат изчерпателно да оценят производителността на своите AI решения, като гарантират, че отговарят на необходимите стандарти.
Guardrails: Действа като предпазна мрежа, предотвратявайки AI модели или агенти да се държат по начини, които са опасни или извън границите. Това гарантира съответствие и етично поведение, добавяйки само половин секунда латентност, като същевременно осигурява 1,4x ефективност.
Retriever: Дава възможност на разработчиците да изграждат агенти, които могат да извличат данни от различни системи и да ги обработват точно. Това позволява създаването на сложни AI канали за данни, като например retrieval-augmented generation (RAG), подобрявайки способността на агента да има достъп до и да използва подходяща информация.
Curator: Позволява на разработчиците да филтрират и прецизират данните, използвани за обучение на AI модели, подобрявайки точността на модела и намалявайки отклоненията. Като гарантира, че се използват само висококачествени данни, Curator помага за създаването на по-надеждни и ефективни AI агенти.
Според Конуей, ‘NeMo microservices са лесни за работа и могат да работят на всяка инфраструктура за ускорени изчисления, както локално, така и в облака, като същевременно осигуряват сигурност, стабилност и поддръжка от корпоративен клас.’
Демократизиране на разработването на AI агенти: Достъпност за всички
Nvidia е проектирала инструментите NeMo с мисъл за достъпността, като гарантира, че разработчиците с общи AI познания могат да ги използват чрез прости API повиквания. Тази демократизация на разработването на AI агенти дава възможност на предприятията да изграждат сложни системи с множество агенти, където стотици специализирани агенти си сътрудничат за постигане на единни цели, докато работят заедно с човешки съотборници.
Широка поддръжка на модели: Прегръщане на отворена AI екосистема
NeMo microservices се отличават с широка поддръжка за широк спектър от популярни отворени AI модели, включително:
- Семейството модели Llama на Meta Platforms Inc.
- Семейството малки езикови модели Phi на Microsoft
- Моделите Gemma на Google LLC
- Модели Mistral
Освен това, Llama Nemotron Ultra на Nvidia, признат за водещ отворен модел за научни разсъждения, кодиране и сложни математически бенчмаркове, също е достъпен чрез microservices.
Възприемане от индустрията: Разрастваща се екосистема от партньори
Много водещи доставчици на AI услуги вече са интегрирали NeMo microservices в своите платформи, включително:
- Cloudera Inc.
- Datadog Inc.
- Dataiku
- DataRobot Inc.
- DataStax Inc.
- SuperAnnotate AI Inc.
- Weights & Biases Inc.
Това широко възприемане подчертава стойността и гъвкавостта на NeMo microservices в AI екосистемата. Разработчиците могат незабавно да започнат да използват тези microservices чрез популярни AI рамки като CrewAI, Haystack by Deepset, LangChain, LlamaIndex и Llamastack.
Приложения в реалния свят: Увеличаване на бизнес стойността
Партньорите и технологичните компании на Nvidia вече използват новите NeMo microservices за изграждане на иновативни платформи за AI агенти и включване на дигитални съотборници, увеличавайки осезаема бизнес стойност.
AT&T Inc.: Използва NeMo Customizer и Evaluator за фина настройка на модел Mistral 7B за персонализирани услуги, предотвратяване на измами и оптимизиране на производителността на мрежата, което води до повишена точност на AI агентите.
BlackRock Inc.: Интегрира microservices в своята технологична платформа Aladdin, за да обедини управлението на инвестициите чрез общ език за данни, повишавайки ефективността и възможностите за вземане на решения.
Задълбочен преглед на компонентите на NeMo Microservices
За да се оцени напълно трансформиращият потенциал на NeMo microservices, е от съществено значение да се задълбочим в всеки компонент:
Customizer: Персонализиране на LLM за специфични задачи
Microservice Customizer променя играта за организации, които се стремят да адаптират големи езикови модели (LLM) към своите специфични нужди. Той се справя с предизвикателството общоцелевите LLM не винаги да са идеално подходящи за нишови приложения или собствени набори от данни.
Основни характеристики:
- Възможности за фина настройка: Дава възможност на разработчиците да фино настроят LLM, използвайки свои собствени данни, приспособявайки знанията и поведението на модела към специфични задачи.
- Повишена пропускателна способност на обучението: Осигурява до 1,8 пъти по-висока пропускателна способност на обучението в сравнение с традиционните методи за фина настройка, ускорявайки процеса на персонализиране на модела.
- Интерфейс, управляван от API: Предлага удобен за потребителя API, който позволява на разработчиците бързо да подбират модели, като гарантират, че са оптимизирани за внедряване.
Ползи:
- Подобрена точност: Фината настройка на LLM с подходящи данни значително подобрява точността и производителността в специфични приложения.
- Намалено време за разработка: Ускорената пропускателна способност на обучението и опростеният API намаляват времето, необходимо за персонализиране на модели.
- Подобрена ефективност: Оптимизираните модели водят до по-ефективни AI агенти, способни да предоставят по-добри резултати с по-малко ресурси.
Evaluator: Оценка на производителността на модела с увереност
Microservice Evaluator е проектиран да опрости често сложния процес на оценка на производителността на AI модели. Той предоставя стандартизирана рамка за оценка на модели спрямо персонализирани и индустриални бенчмаркове, като гарантира, че те отговарят на необходимите стандарти.
Основни характеристики:
- Опростена оценка: Позволява на разработчиците да оценяват AI модели и работни процеси само с пет API повиквания, рационализирайки процеса на оценка.
- Персонализирани и индустриални бенчмаркове: Поддържа както персонализирани бенчмаркове, приспособени към специфични приложения, така и индустриално стандартни бенчмаркове за по-широки сравнения.
- Изчерпателно отчитане: Генерира подробни отчети за производителността на модела, предоставяйки информация за областите за подобрение.
Ползи:
- Вземане на решения, базирани на данни: Предоставя обективни данни, които да информират решенията относно избора, обучението и внедряването на модела.
- Подобрено качество на модела: Идентифицира области за подобрение, което води до по-висококачествени и по-надеждни AI модели.
- Намален риск: Гарантира, че моделите отговарят на изискванията за производителност преди внедряване, намалявайки риска от неочаквани проблеми.
Guardrails: Осигуряване на безопасно и етично AI поведение
Microservice Guardrails е критичен компонент за осигуряване на това, че AI моделите се държат по безопасен, етичен и съвместим начин. Той действа като система за наблюдение в реално време, предотвратявайки моделите да генерират неподходящо или вредно съдържание.
Основни характеристики:
- Мониторинг в реално време: Непрекъснато наблюдава изходите на модела, идентифицирайки и блокирайки потенциално вредно съдържание.
- Персонализируеми правила: Позволява на разработчиците да определят персонализирани правила и политики, за да се съобразят със своите специфични етични изисквания и изисквания за съответствие.
- Ефективност и ниска латентност: Осигурява допълнително съответствие с 1,4x ефективност и само половин секунда повече латентност, минимизирайки въздействието върху производителността.
Ползи:
- Намален риск от вреда: Предотвратява моделите да генерират съдържание, което може да бъде вредно, обидно или дискриминационно.
- Гарантирано съответствие: Помага на организациите да се съобразят със съответните разпоредби и етични насоки.
- Подобрена репутация: Демонстрира ангажимент към отговорно AI разработване, повишавайки доверието и репутацията.
Retriever: Освобождаване на силата на достъпа до данни
Microservice Retriever дава възможност на AI агентите да имат достъп до и да обработват данни от широк спектър от източници, което им позволява да вземат по-информирани решения и да предоставят по-точни отговори.
Основни характеристики:
- Извличане на данни: Позволява на агентите да извличат данни от различни системи, включително бази данни, API и неструктурирани документи.
- Обработка на данни: Дава възможност на агентите да обработват и трансформират данни във формат, подходящ за анализ и вземане на решения.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Поддържа създаването на сложни AI канали за данни, като например RAG, подобрявайки способността на агента да има достъп до и да използва подходяща информация.
Ползи:
- Подобрена точност: Достъпът до по-широк кръг от източници на данни води до по-точни и информирани решения.
- Подобрен контекст: Предоставя на агентите по-задълбочено разбиране на контекста около потребителските заявки, което дава възможност за по-подходящи отговори.
- Повишена ефективност: Автоматизира процеса на извличане и обработка на данни, освобождавайки човешки ресурси за по-стратегически задачи.
Curator: Прецизиране на данните за оптимално обучение на модела
Microservice Curator играе жизненоважна роля за осигуряване на това, че AI моделите са обучени на висококачествени, непредубедени данни. Той позволява на разработчиците да филтрират и прецизират данни, премахвайки неподходяща или вредна информация и намалявайки риска от отклонения в получените модели.
Основни характеристики:
- Филтриране на данни: Позволява на разработчиците да филтрират данни въз основа на различни критерии, като например съдържание, източник и уместност.
- Откриване на отклонения: Идентифицира и смекчава потенциални отклонения в данните, гарантирайки справедливост и равенство в резултатите на модела.
- Обогатяване на данни: Дава възможност на разработчиците да обогатяват данни с допълнителна информация, подобрявайки точността и пълнотата на набора от данни за обучение.
Ползи:
- Подобрена точност на модела: Обучението на висококачествени данни води до по-точни и надеждни AI модели.
- Намалени отклонения: Смекчаването на отклоненията в данните гарантира справедливост и равенство в резултатите на модела.
- Подобрено доверие: Изграждането на модели върху непредубедени данни повишава доверието в AI системата и нейните решения.
Заключение: Нова ера на автоматизация, захранвана от AI
NeMo microservices на Nvidia представляват значителен напредък в областта на разработването на AI агенти. Предоставяйки цялостен набор от инструменти, които се справят с ключовите предизвикателства на достъпа до данни, персонализирането на модела и етичното поведение, Nvidia дава възможност на разработчиците да изграждат иновативни AI решения, които увеличават осезаема бизнес стойност. Тъй като все повече организации възприемат AI агентите, NeMo microservices несъмнено ще играят основна роля в оформянето на бъдещето на работата и автоматизацията.