Nvidia secara resmi meluncurkan platform NeMo, sebuah rangkaian lengkap microservice yang dirancang untuk merampingkan pengembangan sistem agen AI canggih. Platform ini, yang diumumkan pada hari Rabu, 23 April, mendukung berbagai large language model (LLM) dan memanfaatkan mekanisme “Data Flywheel”. Pendekatan inovatif ini memungkinkan agen AI untuk terus belajar dari pengalaman dunia nyata, meningkatkan kinerja dan kemampuan adaptasi mereka.
Komponen Inti Platform NeMo
Platform NeMo adalah ekosistem microservice yang saling berhubungan, masing-masing dirancang untuk menangani aspek spesifik dari pengembangan agen AI. Komponen-komponen ini bekerja bersama untuk menyediakan toolkit yang kuat bagi para pengembang untuk menciptakan solusi AI yang canggih.
NeMo Customizer: Mempercepat Fine-Tuning LLM
NeMo Customizer adalah komponen kunci yang dirancang untuk mempercepat fine-tuning dari large language model. Microservice ini menyederhanakan proses penyesuaian LLM untuk tugas atau dataset tertentu, memungkinkan pengembang untuk mencapai kinerja optimal dengan upaya minimal. Dengan merampingkan proses fine-tuning, NeMo Customizer mengurangi waktu dan sumber daya yang dibutuhkan untuk menyesuaikan LLM dengan berbagai aplikasi.
Fine-tuning merupakan langkah krusial dalam mengoptimalkan LLM agar sesuai dengan kebutuhan spesifik. Tanpa fine-tuning, LLM mungkin memberikan hasil yang generik dan kurang relevan. NeMo Customizer menyediakan berbagai alat dan teknik untuk membantu pengembang dalam proses ini, termasuk kemampuan untuk menyesuaikan parameter model, melatih model dengan data spesifik domain, dan mengevaluasi kinerja model secara real-time.
Selain itu, NeMo Customizer mendukung berbagai jenis LLM, termasuk model open-source dan model komersial. Hal ini memberikan fleksibilitas kepada pengembang untuk memilih model yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka dan menyesuaikannya dengan mudah menggunakan NeMo Customizer.
NeMo Evaluator: Menyederhanakan Penilaian Model dan Alur Kerja AI
NeMo Evaluator menyediakan pendekatan yang disederhanakan untuk mengevaluasi model dan alur kerja AI berdasarkan benchmark yang disesuaikan dan spesifik industri. Microservice ini memungkinkan pengembang untuk dengan cepat menilai kinerja agen AI mereka, mengidentifikasi area untuk peningkatan, dan memastikan bahwa solusi mereka memenuhi standar yang dipersyaratkan. Hanya dengan lima panggilan API, pengembang dapat memperoleh wawasan berharga tentang efektivitas model AI mereka.
Evaluasi model AI adalah proses yang kompleks dan memakan waktu. NeMo Evaluator menyederhanakan proses ini dengan menyediakan berbagai metrik dan alat untuk membantu pengembang dalam menilai kinerja model mereka. Microservice ini juga memungkinkan pengembang untuk membuat benchmark khusus yang sesuai dengan kebutuhan spesifik mereka.
Dengan menggunakan NeMo Evaluator, pengembang dapat mengidentifikasi kelemahan model mereka dan mengambil langkah-langkah untuk memperbaikinya. Hal ini dapat menghasilkan peningkatan kinerja yang signifikan dan memastikan bahwa model AI mereka memenuhi standar yang dipersyaratkan.
NeMo Guardrails: Meningkatkan Kepatuhan dan Perlindungan
NeMo Guardrails dirancang untuk meningkatkan kepatuhan danperlindungan sistem AI tanpa memengaruhi kinerja secara signifikan. Microservice ini memastikan bahwa agen AI mematuhi pedoman etika dan persyaratan peraturan, mengurangi risiko konsekuensi yang tidak diinginkan. Dengan hanya menambahkan latensi setengah detik, NeMo Guardrails dapat meningkatkan perlindungan kepatuhan hingga 1,4 kali lipat.
Kepatuhan dan perlindungan adalah pertimbangan penting dalam pengembangan sistem AI. NeMo Guardrails membantu pengembang untuk memastikan bahwa sistem AI mereka aman, etis, dan sesuai dengan peraturan yang berlaku. Microservice ini menyediakan berbagai fitur untuk membantu pengembang dalam mencapai tujuan ini, termasuk kemampuan untuk memantau aktivitas agen AI, mendeteksi perilaku yang tidak diinginkan, dan mengambil tindakan korektif.
NeMo Guardrails juga dapat digunakan untuk mencegah penyebaran informasi yang salah atau berbahaya. Dengan memantau konten yang dihasilkan oleh agen AI, microservice ini dapat mendeteksi dan memblokir konten yang melanggar pedoman etika atau persyaratan peraturan.
NeMo Retriever: Memfasilitasi Pengambilan Pengetahuan
NeMo Retriever membantu agen AI dalam mengakses dan mengambil informasi akurat dari database. Microservice ini memungkinkan agen AI untuk dengan cepat menemukan pengetahuan yang benar, meningkatkan kemampuan mereka untuk menjawab pertanyaan, memecahkan masalah, dan membuat keputusan yang tepat. Dengan merampingkan proses pengambilan pengetahuan, NeMo Retriever meningkatkan efektivitas keseluruhan agen AI.
Pengambilan pengetahuan adalah kemampuan penting bagi agen AI yang perlu mengakses dan memproses informasi dalam jumlah besar. NeMo Retriever menyediakan berbagai alat dan teknik untuk membantu agen AI dalam melakukan tugas ini secara efisien dan efektif. Microservice ini mendukung berbagai jenis database, termasuk database relasional, database NoSQL, dan database berbasis grafik.
Dengan menggunakan NeMo Retriever, agen AI dapat dengan cepat menemukan informasi yang relevan dan menggunakannya untuk meningkatkan kinerja mereka. Hal ini dapat menghasilkan peningkatan yang signifikan dalam akurasi, efisiensi, dan efektivitas agen AI.
NeMo Curator: Melatih Model AI Generatif yang Sangat Akurat
NeMo Curator dirancang untuk melatih model AI generatif yang sangat akurat. Microservice ini menyediakan pengembang dengan alat dan sumber daya yang dibutuhkan untuk menciptakan agen AI yang dapat menghasilkan teks, gambar, dan jenis konten lainnya yang realistis dan koheren. Dengan mengoptimalkan proses pelatihan, NeMo Curator memungkinkan pengembangan solusi AI generatif mutakhir.
AI generatif adalah bidang yang berkembang pesat dengan potensi besar untuk mengubah berbagai industri. NeMo Curator menyediakan pengembang dengan alat yang mereka butuhkan untuk menciptakan model AI generatif yang kuat dan efektif. Microservice ini mendukung berbagai teknik pelatihan, termasuk pembelajaran tanpa pengawasan, pembelajaran dengan pengawasan, dan pembelajaran penguatan.
Dengan menggunakan NeMo Curator, pengembang dapat menciptakan agen AI yang dapat menghasilkan konten yang realistis, kreatif, dan relevan. Hal ini dapat membuka peluang baru untuk otomatisasi, personalisasi, dan inovasi di berbagai bidang.
Mekanisme Data Flywheel
Data Flywheel adalah konsep sentral dalam platform NeMo, yang dirancang untuk memungkinkan pembelajaran dan peningkatan berkelanjutan dari model AI. Mekanisme ini menciptakan lingkaran umpan balik positif di mana agen AI belajar dari interaksi mereka dengan lingkungan, menjadi lebih cerdas dan efektif dari waktu ke waktu.
Lingkaran Umpan Balik Positif
Data Flywheel beroperasi melalui siklus berkelanjutan interaksi, pengumpulan data, evaluasi, dan penyempurnaan. Saat agen AI berinteraksi dengan pengguna dan lingkungan, mereka menghasilkan sejumlah besar data, termasuk catatan dialog dan pola penggunaan. Data ini kemudian diproses oleh NeMo Curator untuk mengidentifikasi wawasan dan pola yang relevan. NeMo Evaluator menilai kinerja agen AI, mengidentifikasi area di mana ia unggul dan area di mana ia perlu ditingkatkan. Akhirnya, NeMo Customizer menyempurnakan model berdasarkan evaluasi ini, meningkatkan akurasi dan efektivitasnya.
Lingkaran umpan balik positif ini sangat penting untuk memastikan bahwa agen AI terus belajar dan beradaptasi dengan perubahan kondisi dan kebutuhan pengguna. Dengan terus-menerus mengevaluasi dan menyempurnakan model AI, Data Flywheel membantu untuk memastikan bahwa agen AI tetap relevan dan efektif dari waktu ke waktu.
Intervensi Manusia Minimal dan Otonomi Maksimum
Data Flywheel dirancang untuk beroperasi dengan intervensi manusia minimal dan otonomi maksimum. Hal ini memungkinkan agen AI untuk terus belajar dan meningkatkan tanpa memerlukan pengawasan konstan. Dengan mengotomatiskan proses pembelajaran, Data Flywheel mengurangi beban pada pengembang dan memungkinkan agen AI untuk beradaptasi dengan perubahan kondisi dan kebutuhan pengguna.
Otonomi adalah kunci untuk memastikan bahwa agen AI dapat beroperasi secara efisien dan efektif dalam lingkungan yang kompleks dan dinamis. Dengan memungkinkan agen AI untuk belajar dan beradaptasi secara mandiri, Data Flywheel membantu untuk mengurangi biaya dan meningkatkan kinerja agen AI.
Integrasi dan Penerapan
Platform NeMo dirancang untuk mudah diintegrasikan dan diterapkan di berbagai infrastruktur komputasi, termasuk lingkungan on-premise dan cloud. Fleksibilitas ini memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan platform dengan cara yang paling sesuai dengan kebutuhan dan sumber daya mereka.
Platform Perangkat Lunak Nvidia AI Enterprise
Platform NeMo diterapkan pada platform perangkat lunak Nvidia AI Enterprise, yang menyediakan rangkaian lengkap alat dan sumber daya untuk mengembangkan dan menerapkan aplikasi AI. Platform ini menyederhanakan proses pengelolaan dan penskalaan solusi AI, memungkinkan organisasi untuk fokus pada inovasi dan nilai bisnis.
Nvidia AI Enterprise adalah platform yang komprehensif dan terintegrasi yang menyediakan semua yang dibutuhkan organisasi untuk mengembangkan dan menerapkan solusi AI secara skala besar. Platform ini mencakup berbagai alat dan layanan, termasuk runtime AI yang dioptimalkan, SDK untuk pengembangan aplikasi AI, dan platform pengelolaan untuk mengelola dan memantau solusi AI.
Eksekusi pada Infrastruktur Komputasi yang Diakselerasi
NeMo dapat dieksekusi pada infrastruktur komputasi yang dipercepat, memungkinkan organisasi untuk memanfaatkan kekuatan GPU dan perangkat keras khusus lainnya untuk mengoptimalkan kinerja agen AI mereka. Hal ini memastikan bahwa agen AI dapat menangani tugas-tugas kompleks dan dataset besar dengan mudah.
Infrastruktur komputasi yang dipercepat sangat penting untuk menjalankan model AI yang besar dan kompleks. GPU Nvidia menyediakan kinerja dan efisiensi energi yang tak tertandingi untuk pelatihan dan inferensi AI. Dengan menjalankan NeMo pada infrastruktur komputasi yang dipercepat, organisasi dapat secara signifikan meningkatkan kinerja dan mengurangi biaya solusi AI mereka.
Aplikasi Dunia Nyata
Platform NeMo dirancang untuk mendukung berbagai aplikasi di berbagai industri. Perusahaan besar dapat membangun ratusan agen AI dengan berbagai fungsi, seperti deteksi penipuan otomatis, asisten belanja, pemeliharaan mesin prediktif, dan peninjauan dokumen.
Implementasi AT&T
AT&T telah bermitra dengan Arize dan Quantiphi untuk memanfaatkan NeMo untuk mengembangkan agen AI canggih yang mampu memproses hampir 10.000 dokumen pengetahuan perusahaan yang diperbarui setiap minggu. Dengan menggabungkan NeMo Customizer dan Evaluator, AT&T telah menyempurnakan Mistral 7B untuk mencapai layanan pelanggan yang dipersonalisasi, pencegahan penipuan, dan optimalisasi kinerja jaringan. Implementasi ini telah menghasilkan peningkatan 40% dalam akurasi respons AI secara keseluruhan.
Studi kasus AT&T menunjukkan kekuatan dan fleksibilitas platform NeMo. Dengan menggunakan NeMo, AT&T dapat mengembangkan agen AI yang sangat efektif yang memenuhi kebutuhan bisnis spesifik mereka.
Dukungan dan Integrasi Model Open-Source
Microservice NeMo mendukung berbagai model open-source populer, termasuk Llama, Microsoft Phi, Google Gemma, Mistral, dan Llama Nemotron Ultra. Hal ini memungkinkan pengembang untuk memanfaatkan model AI terbaik yang tersedia dan menyesuaikannya untuk memenuhi kebutuhan spesifik mereka.
Integrasi Meta
Meta telah mengintegrasikan NeMo dengan menambahkan konektor ke Llamastack. Integrasi ini memungkinkan pengembang untuk dengan mulus memasukkan kemampuan NeMo ke dalam alur kerja AI mereka yang ada.
Integrasi Meta dengan NeMo menunjukkan komitmen komunitas open-source untuk membangun ekosistem AI yang kuat dan kolaboratif. Dengan mengintegrasikan NeMo dengan Llamastack, Meta membantu untuk membuat NeMo lebih mudah diakses dan digunakan oleh pengembang di seluruh dunia.
Integrasi Penyedia Perangkat Lunak AI
Penyedia perangkat lunak AI seperti Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate, dan Weights & Biases telah mengintegrasikan NeMo ke dalam platform mereka. Integrasi yang meluas ini membuat NeMo dapat diakses oleh berbagai pengembang dan organisasi.
Integrasi ini menunjukkan bahwa NeMo adalah platform yang populer dan tepercaya untuk pengembangan agen AI. Dengan mengintegrasikan NeMo ke dalam platform mereka, penyedia perangkat lunak AI membantu untuk membuat NeMo lebih mudah diakses dan digunakan oleh pelanggan mereka. Integrasi ini juga membantu untuk memperluas jangkauan dan dampak platform NeMo.