Nvidia ने आधिकारिक तौर पर NeMo प्लेटफ़ॉर्म लॉन्च किया है, जो उन्नत AI एजेंट सिस्टम के विकास को सुव्यवस्थित करने के लिए इंजीनियर किए गए माइक्रोसेवाओं का एक व्यापक सूट है। यह प्लेटफ़ॉर्म, जिसकी घोषणा बुधवार, 23 अप्रैल को की गई, विभिन्न प्रकार के बड़े भाषा मॉडल (LLMs) का समर्थन करता है और ‘डेटा फ़्लाईव्हील’ तंत्र का लाभ उठाता है। यह नवीन दृष्टिकोण AI एजेंटों को वास्तविक दुनिया के अनुभवों से लगातार सीखने, उनके प्रदर्शन और अनुकूलन क्षमता को बढ़ाने की अनुमति देता है।
NeMo प्लेटफ़ॉर्म के मूल घटक
NeMo प्लेटफ़ॉर्म परस्पर जुड़ी माइक्रोसेवाओं का एक पारिस्थितिकी तंत्र है, प्रत्येक को AI एजेंट विकास के विशिष्ट पहलुओं को संबोधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। ये घटक परिष्कृत AI समाधान बनाने के लिए डेवलपर्स को एक मजबूत टूलकिट प्रदान करने के लिए मिलकर काम करते हैं।
NeMo अनुकूलक: LLM फाइन-ट्यूनिंग में तेजी लाना
NeMo अनुकूलक एक महत्वपूर्ण घटक है जिसे बड़े भाषा मॉडल के फाइन-ट्यूनिंग को तेज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह माइक्रोसेवा विशिष्ट कार्यों या डेटासेट के लिए LLM को अनुकूलित करने की प्रक्रिया को सरल बनाती है, जिससे डेवलपर्स न्यूनतम प्रयास के साथ इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त कर सकते हैं। फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करके, NeMo अनुकूलक विभिन्न अनुप्रयोगों के लिए LLM को अनुकूलित करने के लिए आवश्यक समय और संसाधनों को कम करता है।
NeMo मूल्यांकनकर्ता: AI मॉडल और वर्कफ़्लो आकलन को सरल बनाना
NeMo मूल्यांकनकर्ता अनुकूलित और उद्योग-विशिष्ट बेंचमार्क के आधार पर AI मॉडल और वर्कफ़्लो का मूल्यांकन करने के लिए एक सुव्यवस्थित दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह माइक्रोसेवा डेवलपर्स को अपने AI एजेंटों के प्रदर्शन का त्वरित मूल्यांकन करने, सुधार के क्षेत्रों की पहचान करने और यह सुनिश्चित करने की अनुमति देती है कि उनके समाधान आवश्यक मानकों को पूरा करते हैं। केवल पाँच API कॉल के साथ, डेवलपर्स अपने AI मॉडल की प्रभावशीलता में मूल्यवान अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं।
NeMo गार्डरेल: अनुपालन और सुरक्षा बढ़ाना
NeMo गार्डरेल को प्रदर्शन पर महत्वपूर्ण प्रभाव डाले बिना AI सिस्टम के अनुपालन और सुरक्षा को बढ़ाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह माइक्रोसेवा यह सुनिश्चित करती है कि AI एजेंट नैतिक दिशानिर्देशों और नियामक आवश्यकताओं का पालन करते हैं, जिससे अनपेक्षित परिणामों का जोखिम कम होता है। केवल आधा सेकंड की विलंबता जोड़कर, NeMo गार्डरेल अनुपालन सुरक्षा को 1.4 गुना तक बेहतर बना सकता है।
NeMo रिट्रीवर: ज्ञान पुनर्प्राप्ति को सुगम बनाना
NeMo रिट्रीवर AI एजेंटों को डेटाबेस से सटीक जानकारी तक पहुंचने और पुनर्प्राप्त करने में सहायता करता है। यह माइक्रोसेवा AI एजेंटों को सही ज्ञान का त्वरित पता लगाने, प्रश्नों के उत्तर देने, समस्याओं को हल करने और सूचित निर्णय लेने की उनकी क्षमता में सुधार करने में सक्षम बनाती है। ज्ञान पुनर्प्राप्ति प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करके, NeMo रिट्रीवर AI एजेंटों की समग्र प्रभावशीलता को बढ़ाता है।
NeMo क्यूरेटर: अत्यधिक सटीक जेनरेटिव AI मॉडल को प्रशिक्षित करना
NeMo क्यूरेटर को अत्यधिक सटीक जेनरेटिव AI मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह माइक्रोसेवा डेवलपर्स को ऐसे AI एजेंट बनाने के लिए आवश्यक उपकरण और संसाधन प्रदान करती है जो यथार्थवादी और सुसंगत टेक्स्ट, चित्र और अन्य प्रकार की सामग्री उत्पन्न कर सकते हैं। प्रशिक्षण प्रक्रिया का अनुकूलन करके, NeMo क्यूरेटर अत्याधुनिक जेनरेटिव AI समाधानों के विकास को सक्षम बनाता है।
डेटा फ़्लाईव्हील तंत्र
डेटा फ़्लाईव्हील NeMo प्लेटफ़ॉर्म में एक केंद्रीय अवधारणा है, जिसे AI मॉडल के निरंतर सीखने और सुधार को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह तंत्र एक सकारात्मक प्रतिक्रिया लूप बनाता है जहां AI एजेंट पर्यावरण के साथ अपनी बातचीत से सीखते हैं, समय के साथ अधिक बुद्धिमान और प्रभावी बनते हैं।
सकारात्मक प्रतिक्रिया लूप
डेटा फ़्लाईव्हील बातचीत, डेटा संग्रह, मूल्यांकन और शोधन के निरंतर चक्र के माध्यम से काम करता है। जैसे ही AI एजेंट उपयोगकर्ता और पर्यावरण के साथ बातचीत करते हैं, वे बड़ी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं, जिसमें संवाद रिकॉर्ड और उपयोग पैटर्न शामिल हैं। इस डेटा को फिर प्रासंगिक अंतर्दृष्टि और पैटर्न की पहचान करने के लिए NeMo क्यूरेटर द्वारा संसाधित किया जाता है। NeMo मूल्यांकनकर्ता AI एजेंट के प्रदर्शन का आकलन करता है, उन क्षेत्रों की पहचान करता है जहां वह उत्कृष्टता प्राप्त करता है और उन क्षेत्रों की पहचान करता है जहां उसे सुधार की आवश्यकता होती है। अंत में, NeMo अनुकूलक इस मूल्यांकन के आधार पर मॉडल को ठीक करता है, जिससे उसकी सटीकता और प्रभावशीलता बढ़ती है।
न्यूनतम मानव हस्तक्षेप और अधिकतम स्वायत्तता
डेटा फ़्लाईव्हील को न्यूनतम मानव हस्तक्षेप और अधिकतम स्वायत्तता के साथ संचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह AI एजेंटों को निरंतर पर्यवेक्षण की आवश्यकता के बिना लगातार सीखने और बेहतर बनाने की अनुमति देता है। सीखने की प्रक्रिया को स्वचालित करके, डेटा फ़्लाईव्हील डेवलपर्स पर बोझ को कम करता है और AI एजेंटों को बदलती परिस्थितियों और उपयोगकर्ता आवश्यकताओं के अनुकूल होने में सक्षम बनाता है।
एकीकरण और परिनियोजन
NeMo प्लेटफ़ॉर्म को विभिन्न कंप्यूटिंग बुनियादी ढाँचों, जिनमें ऑन-प्रिमाइसेस और क्लाउड वातावरण शामिल हैं, में आसानी से एकीकृत और परिनियोजित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह लचीलापन संगठनों को प्लेटफ़ॉर्म का लाभ उठाने की अनुमति देता है जो उनकी आवश्यकताओं और संसाधनों के लिए सबसे उपयुक्त है।
Nvidia AI एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म
NeMo प्लेटफ़ॉर्म को Nvidia AI एंटरप्राइज़ सॉफ़्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म पर तैनात किया गया है, जो AI अनुप्रयोगों को विकसित और तैनात करने के लिए उपकरणों और संसाधनों का एक व्यापक सूट प्रदान करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म AI समाधानों के प्रबंधन और स्केलिंग की प्रक्रिया को सरल बनाता है, जिससे संगठन नवाचार और व्यावसायिक मूल्य पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं।
त्वरित कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निष्पादन
NeMo को किसी भी त्वरित कंप्यूटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर पर निष्पादित किया जा सकता है, जिससे संगठन अपने AI एजेंटों के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए GPU और अन्य विशेष हार्डवेयर की शक्ति का लाभ उठा सकते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि AI एजेंट जटिल कार्यों और बड़े डेटासेट को आसानी से संभाल सकते हैं।
वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग
NeMo प्लेटफ़ॉर्म को विभिन्न उद्योगों में अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। बड़े उद्यम विभिन्न कार्यात्मकताओं वाले सैकड़ों AI एजेंट बना सकते हैं, जैसे कि स्वचालित धोखाधड़ी का पता लगाना, शॉपिंग असिस्टेंट, भविष्य कहनेवाला मशीन रखरखाव और दस्तावेज़ समीक्षा।
AT&T का कार्यान्वयन
AT&T ने Arize और Quantiphi के साथ मिलकर NeMo का लाभ उठाकर एक उन्नत AI एजेंट विकसित किया है जो साप्ताहिक रूप से अपडेट किए गए लगभग 10,000 उद्यम ज्ञान दस्तावेजों को संसाधित करने में सक्षम है। NeMo अनुकूलक और मूल्यांकनकर्ता को मिलाकर, AT&T ने व्यक्तिगत ग्राहक सेवा, धोखाधड़ी की रोकथाम और नेटवर्क प्रदर्शन अनुकूलन प्राप्त करने के लिए Mistral 7B को ठीक किया है। इस कार्यान्वयन के परिणामस्वरूप समग्र AI प्रतिक्रिया सटीकता में 40% की वृद्धि हुई है।
ओपन-सोर्स मॉडल समर्थन और एकीकरण
NeMo माइक्रोसेवाएं विभिन्न लोकप्रिय ओपन-सोर्स मॉडल का समर्थन करती हैं, जिनमें Llama, Microsoft Phi, Google Gemma, Mistral और Llama Nemotron Ultra शामिल हैं। यह डेवलपर्स को सर्वोत्तम उपलब्ध AI मॉडल का लाभ उठाने और उन्हें अपनी विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए अनुकूलित करने की अनुमति देता है।
Meta का एकीकरण
Meta ने Llamastack में कनेक्टर जोड़कर NeMo को एकीकृत किया है। यह एकीकरण डेवलपर्स को NeMo की क्षमताओं को अपने मौजूदा AI वर्कफ़्लो में निर्बाध रूप से शामिल करने की अनुमति देता है।
AI सॉफ़्टवेयर प्रदाता एकीकरण
Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate और Weights & Biases जैसे AI सॉफ़्टवेयर प्रदाताओं ने NeMo को अपने प्लेटफ़ॉर्म में एकीकृत किया है। यह व्यापक एकीकरण NeMo को डेवलपर्स और संगठनों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए सुलभ बनाता है।