Nvidia Corp. secara resmi telah meluncurkan NeMo microservices, sebuah rangkaian alat komprehensif yang dirancang dengan cermat untuk memberdayakan para pengembang dalam mempercepat penerapan agen kecerdasan buatan (AI) yang canggih. Microservices ini direkayasa untuk memanfaatkan kekuatan inferensi AI dan sistem informasi dalam skala besar, menandai lompatan signifikan ke depan di ranah otomatisasi dan produktivitas yang digerakkan oleh AI.
Munculnya Agen AI: Rekan Tim Digital di Tenaga Kerja Modern
Agen AI dengan cepat muncul sebagai aset yang sangat diperlukan dalam tenaga kerja modern, siap untuk merevolusi cara pekerja pengetahuan dan layanan beroperasi. Rekan tim digital ini dirancang untuk berintegrasi secara mulus ke dalam alur kerja yang ada, mampu menjalankan berbagai tugas, termasuk:
- Pemrosesan Pesanan: Mengelola dan memproses pesanan pelanggan secara efisien, merampingkan operasi, dan mengurangi intervensi manual.
- Penemuan Informasi: Dengan cepat mengidentifikasi dan mengambil informasi yang relevan dari kumpulan data yang luas, memungkinkan pengambilan keputusan dan wawasan berdasarkan data.
- Eksekusi Tugas Proaktif: Mengantisipasi dan secara proaktif mengatasi potensi masalah atau peluang, meningkatkan efisiensi dan ketangkasan operasional secara keseluruhan.
Tidak seperti chatbot AI tradisional, agen AI memiliki kemampuan unik untuk melakukan tindakan otonom dengan pengawasan manusia minimal. Tingkat otonomi ini membutuhkan kemampuan pemrosesan data yang kuat untuk memastikan pengambilan keputusan yang akurat dan efisien. Agen bergantung pada aliran data konstan untuk menginformasikan penalaran mereka, yang bisa sangat menantang ketika berhadapan dengan pengetahuan eksklusif atau informasi real-time yang berubah dengan cepat.
Mengatasi Tantangan Data: Memastikan Akurasi dan Keandalan Agen
Salah satu tantangan penting dalam mengembangkan dan menerapkan agen AI adalah memastikan aliran data berkualitas tinggi yang konsisten. Tanpa akses ke informasi yang relevan dan terkini dari berbagai sumber, pemahaman agen dapat memburuk, yang mengarah pada respons yang tidak dapat diandalkan dan penurunan produktivitas. Ini terutama benar ketika agen perlu mengakses pengetahuan eksklusif yang disimpan di balik firewall perusahaan atau memanfaatkan informasi real-time yang berubah dengan cepat.
Joey Conway, direktur senior perangkat lunak AI generatif untuk perusahaan di Nvidia, menekankan pentingnya kualitas data, dengan menyatakan, ‘Tanpa aliran input berkualitas tinggi yang konstan — dari database, interaksi pengguna, atau sinyal dunia nyata — pemahaman agen dapat melemah, membuat respons kurang dapat diandalkan, yang membuat agen kurang produktif.’
NeMo Microservices: Toolkit Komprehensif untuk Pengembangan Agen AI
Untuk mengatasi tantangan ini dan mempercepat pengembangan dan penerapan agen AI, Nvidia memperkenalkan NeMo microservices. Rangkaian alat ini mencakup lima komponen utama:
Customizer: Memfasilitasi penyetelan halus model bahasa besar (LLM), memberikan throughput pelatihan hingga 1,8 kali lebih tinggi. Ini memungkinkan para pengembang untuk dengan cepat mengadaptasi model ke kumpulan data tertentu, mengoptimalkan kinerja dan akurasi. Customizer menawarkan application programming interface (API) yang memungkinkan para pengembang untuk menyusun model secara efisien sebelum penyebaran.
Evaluator: Menyederhanakan evaluasi model dan alur kerja AI berdasarkan tolok ukur khusus dan industri. Hanya dengan lima panggilan API, para pengembang dapat secara komprehensif menilai kinerja solusi AI mereka, memastikan bahwa mereka memenuhi standar yang dipersyaratkan.
Guardrails: Bertindak sebagai jaring pengaman, mencegah model atau agen AI berperilaku dengan cara yang tidak aman atau di luar batas. Ini memastikan kepatuhan dan perilaku etis, hanya menambahkan setengah detik latensi sambil memberikan efisiensi 1,4x.
Retriever: Memberdayakan para pengembang untuk membangun agen yang dapat mengekstrak data dari berbagai sistem dan memprosesnya secara akurat. Ini memungkinkan pembuatan jalur data AI yang kompleks, seperti retrieval-augmented generation (RAG), meningkatkan kemampuan agen untuk mengakses dan memanfaatkan informasi yang relevan.
Curator: Memungkinkan para pengembang untuk memfilter dan menyaring data yang digunakan untuk melatih model AI, meningkatkan akurasi model, dan mengurangi bias. Dengan memastikan bahwa hanya data berkualitas tinggi yang digunakan, Curator membantu menciptakan agen AI yang lebih andal dan efektif.
Menurut Conway, ‘NeMo microservices mudah dioperasikan dan dapat berjalan di infrastruktur komputasi yang dipercepat apa pun, baik di tempat maupun di cloud, sambil memberikan keamanan, stabilitas, dan dukungan tingkat perusahaan.’
Mendemokratisasi Pengembangan Agen AI: Aksesibilitas untuk Semua
Nvidia telah merancang alat NeMo dengan mempertimbangkan aksesibilitas, memastikan bahwa para pengembang dengan pengetahuan AI umum dapat memanfaatkannya melalui panggilan API sederhana. Demokratisasi pengembangan agen AI ini memberdayakan perusahaan untuk membangun sistem multi-agen yang kompleks, di mana ratusan agen khusus berkolaborasi untuk mencapai tujuan terpadu sambil bekerja bersama rekan tim manusia.
Dukungan Model Luas: Merangkul Ekosistem AI Terbuka
NeMo microservices menawarkan dukungan ekstensif untuk berbagai model AI terbuka yang populer, termasuk:
- Keluarga model Llama Meta Platforms Inc.
- Keluarga model bahasa kecil Microsoft Phi
- Model Gemma Google LLC
- Model Mistral
Selain itu, Llama Nemotron Ultra Nvidia, yang diakui sebagai model terbuka terkemuka untuk penalaran ilmiah, pengkodean, dan tolok ukur matematika yang kompleks, juga dapat diakses melalui microservices.
Adopsi Industri: Ekosistem Mitra yang Berkembang
Banyak penyedia layanan AI terkemuka telah mengintegrasikan NeMo microservices ke dalam platform mereka, termasuk:
- Cloudera Inc.
- Datadog Inc.
- Dataiku
- DataRobot Inc.
- DataStax Inc.
- SuperAnnotate AI Inc.
- Weights & Biases Inc.
Adopsi yang luas ini menggarisbawahi nilai dan fleksibilitas NeMo microservices dalam ekosistem AI. Para pengembang dapat segera mulai memanfaatkan microservices ini melalui kerangka kerja AI populer seperti CrewAI, Haystack oleh Deepset, LangChain, LlamaIndex, dan Llamastack.
Aplikasi Dunia Nyata: Mendorong Nilai Bisnis
Mitra Nvidia dan perusahaan teknologi sudah memanfaatkan NeMo microservices baru untuk membangun platform agen AI inovatif dan memasukkan rekan tim digital, mendorong nilai bisnis yang nyata.
AT&T Inc.: Memanfaatkan NeMo Customizer dan Evaluator untuk menyempurnakan model Mistral 7B untuk layanan yang dipersonalisasi, pencegahan penipuan, dan optimasi kinerja jaringan, yang menghasilkan peningkatan akurasi agen AI.
BlackRock Inc.: Mengintegrasikan microservices ke dalam platform teknologi Aladdin-nya untuk menyatukan manajemen investasi melalui bahasa data umum, meningkatkan efisiensi dan kemampuan pengambilan keputusan.
Selami Lebih Dalam Komponen NeMo Microservices
Untuk sepenuhnya menghargai potensi transformatif NeMo microservices, penting untuk mempelajari lebih dalam setiap komponen:
Customizer: Menyesuaikan LLM untuk Tugas Tertentu
Microservice Customizer adalah pengubah permainan bagi organisasi yang ingin mengadaptasi model bahasa besar (LLM) untuk kebutuhan khusus mereka. Ini mengatasi tantangan LLM tujuan umum yang tidak selalu ideal untuk aplikasi khusus atau kumpulan data eksklusif.
Fitur Utama:
- Kemampuan Penyetelan Halus: Memungkinkan para pengembang untuk menyempurnakan LLM menggunakan data mereka sendiri, menyesuaikan pengetahuan dan perilaku model untuk tugas-tugas tertentu.
- Peningkatan Throughput Pelatihan: Memberikan throughput pelatihan hingga 1,8 kali lebih tinggi dibandingkan dengan metode penyetelan halus tradisional, mempercepat proses penyesuaian model.
- Antarmuka Berbasis API: Menawarkan API yang mudah digunakan yang memungkinkan para pengembang untuk menyusun model dengan cepat, memastikan bahwa mereka dioptimalkan untuk penyebaran.
Manfaat:
- Peningkatan Akurasi: Menyetel halus LLM dengan data yang relevan secara signifikan meningkatkan akurasi dan kinerja dalam aplikasi tertentu.
- Pengurangan Waktu Pengembangan: Throughput pelatihan yang dipercepat dan API yang disederhanakan mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menyesuaikan model.
- Peningkatan Efisiensi: Model yang dioptimalkan menghasilkan agen AI yang lebih efisien, mampu memberikan hasil yang lebih baik dengan sumber daya yang lebih sedikit.
Evaluator: Menilai Kinerja Model dengan Percaya Diri
Microservice Evaluator dirancang untuk menyederhanakan proses yang seringkali rumit dalam mengevaluasi kinerja model AI. Ini menyediakan kerangka kerja standar untuk menilai model terhadap tolok ukur khusus dan industri, memastikan bahwa mereka memenuhi standar yang dipersyaratkan.
Fitur Utama:
- Evaluasi yang Disederhanakan: Memungkinkan para pengembang untuk mengevaluasi model dan alur kerja AI hanya dengan lima panggilan API, merampingkan proses penilaian.
- Tolok Ukur Khusus dan Industri: Mendukung baik tolok ukur khusus yang disesuaikan dengan aplikasi tertentu maupun tolok ukur standar industri untuk perbandingan yang lebih luas.
- Pelaporan Komprehensif: Menghasilkan laporan terperinci tentang kinerja model, memberikan wawasan tentang area yang perlu ditingkatkan.
Manfaat:
- Pengambilan Keputusan Berbasis Data: Menyediakan data objektif untuk menginformasikan keputusan tentang pemilihan, pelatihan, dan penyebaran model.
- Peningkatan Kualitas Model: Mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan, yang mengarah pada model AI berkualitas tinggi dan lebih andal.
- Pengurangan Risiko: Memastikan bahwa model memenuhi persyaratan kinerja sebelum penyebaran, mengurangi risiko masalah yang tidak terduga.
Guardrails: Memastikan Perilaku AI yang Aman dan Etis
Microservice Guardrails adalah komponen penting untuk memastikan bahwa model AI berperilaku dengan cara yang aman, etis, dan sesuai. Ini bertindak sebagai sistem pemantauan waktu nyata, mencegah model menghasilkan konten yang tidak pantas atau berbahaya.
Fitur Utama:
- Pemantauan Waktu Nyata: Terus memantau keluaran model, mengidentifikasi dan memblokir konten yang berpotensi berbahaya.
- Aturan yang Dapat Disesuaikan: Memungkinkan para pengembang untuk menentukan aturan dan kebijakan khusus untuk diselaraskan dengan persyaratan etika dan kepatuhan khusus mereka.
- Efisiensi dan Latensi Rendah: Memberikan kepatuhan tambahan dengan efisiensi 1,4x dan hanya setengah detik lebih banyak latensi, meminimalkan dampak pada kinerja.
Manfaat:
- Pengurangan Risiko Bahaya: Mencegah model menghasilkan konten yang dapat berbahaya, ofensif, atau diskriminatif.
- Kepatuhan yang Dipastikan: Membantu organisasi mematuhi peraturan dan pedoman etika yang relevan.
- Peningkatan Reputasi: Menunjukkan komitmen terhadap pengembangan AI yang bertanggung jawab, meningkatkan kepercayaan dan reputasi.
Retriever: Melepaskan Kekuatan Akses Data
Microservice Retriever memberdayakan agen AI untuk mengakses dan memproses data dari berbagai sumber, memungkinkan mereka untuk membuat keputusan yang lebih tepat dan memberikan respons yang lebih akurat.
Fitur Utama:
- Ekstraksi Data: Memungkinkan agen untuk mengekstrak data dari berbagai sistem, termasuk database, API, dan dokumen tidak terstruktur.
- Pemrosesan Data: Memungkinkan agen untuk memproses dan mengubah data menjadi format yang sesuai untuk analisis dan pengambilan keputusan.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Mendukung pembuatan jalur data AI yang kompleks, seperti RAG, meningkatkan kemampuan agen untuk mengakses dan memanfaatkan informasi yang relevan.
Manfaat:
- Peningkatan Akurasi: Akses ke berbagai sumber data mengarah pada keputusan yang lebih akurat dan terinformasi.
- Peningkatan Konteks: Memberikan agen pemahaman yang lebih dalam tentang konteks seputar kueri pengguna, memungkinkan respons yang lebih relevan.
- Peningkatan Efisiensi: Mengotomatiskan proses ekstraksi dan pemrosesan data, membebaskan sumber daya manusia untuk tugas-tugas yang lebih strategis.
Curator: Menyaring Data untuk Pelatihan Model Optimal
Microservice Curator memainkan peran penting dalam memastikan bahwa model AI dilatih pada data berkualitas tinggi dan tidak bias. Ini memungkinkan para pengembang untuk memfilter dan menyaring data, menghilangkan informasi yang tidak relevan atau berbahaya dan mengurangi risiko bias dalam model yang dihasilkan.
Fitur Utama:
- Penyaringan Data: Memungkinkan para pengembang untuk memfilter data berdasarkan berbagai kriteria, seperti konten, sumber, dan relevansi.
- Deteksi Bias: Mengidentifikasi dan mengurangi potensi bias dalam data, memastikan keadilan dan kesetaraan dalam hasil model.
- Pengayaan Data: Memungkinkan para pengembang untuk memperkaya data dengan informasi tambahan, meningkatkan akurasi dan kelengkapan dataset pelatihan.
Manfaat:
- Peningkatan Akurasi Model: Pelatihan pada data berkualitas tinggi menghasilkan model AI yang lebih akurat dan andal.
- Pengurangan Bias: Mengurangi bias dalam data memastikan keadilan dan kesetaraan dalam hasil model.
- Peningkatan Kepercayaan: Membangun model pada data yang tidak bias meningkatkan kepercayaan pada sistem AI dan keputusannya.
Kesimpulan: Era Baru Otomatisasi Bertenaga AI
NeMo microservices Nvidia mewakili kemajuan signifikan di bidang pengembangan agen AI. Dengan menyediakan rangkaian alat komprehensif yang mengatasi tantangan utama akses data, penyesuaian model, dan perilaku etis, Nvidia memberdayakan para pengembang untuk membangun solusi AI inovatif yang mendorong nilai bisnis yang nyata. Karena semakin banyak organisasi yang merangkul agen AI, NeMo microservices tidak diragukan lagi akan memainkan peran penting dalam membentuk masa depan pekerjaan dan otomatisasi.