Nvidia Svela la Piattaforma NeMo per la Creazione di Agenti AI
Nvidia ha ufficialmente lanciato la sua piattaforma NeMo, una suite completa di microservizi progettata per semplificare lo sviluppo di sistemi avanzati di agenti AI. Questa piattaforma, annunciata mercoledì 23 aprile, supporta una varietà di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e sfrutta un meccanismo di “Data Flywheel”. Questo approccio innovativo consente agli agenti AI di apprendere continuamente dalle esperienze del mondo reale, migliorando le loro prestazioni e la loro adattabilità.
Componenti Chiave della Piattaforma NeMo
La piattaforma NeMo è un ecosistema di microservizi interconnessi, ciascuno progettato per affrontare aspetti specifici dello sviluppo di agenti AI. Questi componenti lavorano in concerto per fornire agli sviluppatori un toolkit robusto per la creazione di soluzioni AI sofisticate.
NeMo Customizer: Accelerare la Messa a Punto degli LLM
NeMo Customizer è un componente chiave progettato per accelerare la messa a punto di modelli linguistici di grandi dimensioni. Questo microservizio semplifica il processo di adattamento degli LLM a compiti o set di dati specifici, consentendo agli sviluppatori di ottenere prestazioni ottimali con il minimo sforzo. Semplificando il processo di messa a punto, NeMo Customizer riduce il tempo e le risorse necessarie per adattare gli LLM a varie applicazioni. La sua efficacia risiede nella capacità di affinare i modelli pre-addestrati su dati specifici, ottimizzando la loro rilevanza e accuratezza per un determinato contesto. Ad esempio, un LLM potrebbe essere messo a punto per comprendere e rispondere a domande specifiche del settore sanitario, legale o finanziario, migliorando notevolmente la sua utilità in tali settori. Questo processo di personalizzazione può includere l’aggiunta di nuovi vocabolari, l’adattamento a specifici stili di scrittura o l’ottimizzazione per determinate attività di elaborazione del linguaggio naturale.
NeMo Evaluator: Semplificare la Valutazione dei Modelli AI e dei Flussi di Lavoro
NeMo Evaluator fornisce un approccio semplificato alla valutazione dei modelli AI e dei flussi di lavoro basato su benchmark personalizzati e specifici del settore. Questo microservizio consente agli sviluppatori di valutare rapidamente le prestazioni dei loro agenti AI, identificare le aree di miglioramento e garantire che le loro soluzioni soddisfino gli standard richiesti. Con soli cinque chiamate API, gli sviluppatori possono ottenere preziose informazioni sull’efficacia dei loro modelli AI. La valutazione è fondamentale per garantire che i modelli AI siano affidabili, accurati e adatti allo scopo. NeMo Evaluator offre una serie di metriche e strumenti per valutare diversi aspetti delle prestazioni del modello, tra cui accuratezza, precisione, richiamo e punteggio F1. Inoltre, consente agli sviluppatori di confrontare diversi modelli e flussi di lavoro per identificare le soluzioni migliori per le loro esigenze. L’integrazione di benchmark specifici del settore garantisce che i modelli siano valutati in base a scenari e requisiti realistici.
NeMo Guardrails: Migliorare la Conformità e la Protezione
NeMo Guardrails è progettato per migliorare la conformità e la protezione dei sistemi AI senza influire significativamente sulle prestazioni. Questo microservizio garantisce che gli agenti AI aderiscano alle linee guida etiche e ai requisiti normativi, riducendo il rischio di conseguenze indesiderate. Aggiungendo solo mezzo secondo di latenza, NeMo Guardrails può migliorare la protezione della conformità fino a 1,4 volte. In un’era in cui l’AI è sempre più integrata in vari aspetti della vita, è essenziale garantire che sia utilizzata in modo responsabile ed etico. NeMo Guardrails aiuta a prevenire che i modelli AI generino output dannosi, discriminatori o non etici. Ciò include la definizione di regole e politiche che regolano il comportamento degli agenti AI e il monitoraggio delle loro interazioni per rilevare e mitigare potenziali violazioni. L’obiettivo è creare sistemi AI affidabili, trasparenti e conformi agli standard legali ed etici.
NeMo Retriever: Facilitare il Recupero delle Conoscenze
Il NeMo Retriever aiuta gli agenti AI ad accedere e recuperare informazioni accurate dai database. Questo microservizio consente agli agenti AI di individuare rapidamente le conoscenze corrette, migliorando la loro capacità di rispondere a domande, risolvere problemi e prendere decisioni informate. Semplificando il processo di recupero delle conoscenze, NeMo Retriever migliora l’efficacia complessiva degli agenti AI. L’accesso alle informazioni pertinenti è fondamentale per la capacità degli agenti AI di svolgere compiti complessi. NeMo Retriever fornisce un’interfaccia efficiente ed efficace per la ricerca e il recupero di informazioni da varie fonti di dati, tra cui database, knowledge graph e documenti non strutturati. Utilizza tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale e di apprendimento automatico per comprendere le query degli utenti e identificare le informazioni più pertinenti. Ciò consente agli agenti AI di fornire risposte accurate e complete alle domande degli utenti.
NeMo Curator: Addestrare Modelli AI Generativi Altamente Precisi
Il NeMo Curator è progettato per addestrare modelli AI generativi altamente precisi. Questo microservizio fornisce agli sviluppatori gli strumenti e le risorse necessari per creare agenti AI in grado di generare testo, immagini e altri tipi di contenuti realistici e coerenti. Ottimizzando il processo di addestramento, NeMo Curator consente lo sviluppo di soluzioni AI generativa all’avanguardia. L’AI generativa ha il potenziale per trasformare vari settori, tra cui la creatività, l’intrattenimento e la progettazione. NeMo Curator fornisce agli sviluppatori gli strumenti necessari per addestrare modelli AI generativi in grado di produrre contenuti di alta qualità con il minimo sforzo. Ciò include funzionalità come la preparazione dei dati, la selezione del modello e l’ottimizzazione dell’addestramento. L’obiettivo è democratizzare l’accesso all’AI generativa e consentire agli sviluppatori di creare soluzioni innovative che possano risolvere problemi del mondo reale.
Il Meccanismo del Data Flywheel
Il Data Flywheel è un concetto centrale nella piattaforma NeMo, progettato per consentire l’apprendimento continuo e il miglioramento dei modelli AI. Questo meccanismo crea un ciclo di feedback positivo in cui gli agenti AI imparano dalle loro interazioni con l’ambiente, diventando più intelligenti ed efficaci nel tempo.
Il Ciclo di Feedback Positivo
Il Data Flywheel opera attraverso un ciclo continuo di interazione, raccolta dati, valutazione e perfezionamento. Man mano che gli agenti AI interagiscono con gli utenti e l’ambiente, generano enormi quantità di dati, inclusi record di dialogo e modelli di utilizzo. Questi dati vengono quindi elaborati dal NeMo Curator per identificare approfondimenti e modelli rilevanti. Il NeMo Evaluator valuta le prestazioni dell’agente AI, identificando le aree in cui eccelle e le aree in cui necessita di miglioramento. Infine, il NeMo Customizer mette a punto il modello in base a questa valutazione, migliorandone l’accuratezza e l’efficacia. Questo ciclo continuo di apprendimento e miglioramento consente agli agenti AI di adattarsi alle mutevoli esigenze degli utenti e di migliorare le loro prestazioni nel tempo.
Minima Intervento Umano e Massima Autonomia
Il Data Flywheel è progettato per operare con minimo intervento umano e massima autonomia. Ciò consente agli agenti AI di apprendere e migliorare continuamente senza richiedere una supervisione costante. Automatizzando il processo di apprendimento, il Data Flywheel riduce l’onere sugli sviluppatori e consente agli agenti AI di adattarsi alle mutevoli condizioni e alle esigenze degli utenti. Questa autonomia è fondamentale per scalare le soluzioni AI e garantire che possano essere implementate in modo efficiente ed efficace.
Integrazione e Implementazione
La piattaforma NeMo è progettata per essere facilmente integrata e implementata in varie infrastrutture informatiche, inclusi ambienti on-premise e cloud. Questa flessibilità consente alle organizzazioni di sfruttare la piattaforma nel modo più adatto alle loro esigenze e risorse.
Nvidia AI Enterprise Software Platform
La piattaforma NeMo è implementata sulla piattaforma software Nvidia AI Enterprise, che fornisce una suite completa di strumenti e risorse per lo sviluppo e l’implementazione di applicazioni AI. Questa piattaforma semplifica il processo di gestione e scalabilità delle soluzioni AI, consentendo alle organizzazioni di concentrarsi sull’innovazione e sul valore aziendale. Nvidia AI Enterprise fornisce un ambiente stabile e supportato per l’esecuzione di carichi di lavoro AI, garantendo che le applicazioni siano affidabili, sicure e performanti.
Esecuzione su Infrastruttura di Calcolo Accelerata
NeMo può essere eseguito su qualsiasi infrastruttura di calcolo accelerata, consentendo alle organizzazioni di sfruttare la potenza delle GPU e di altro hardware specializzato per ottimizzare le prestazioni dei loro agenti AI. Ciò garantisce che gli agenti AI possano gestire facilmente compiti complessi e grandi set di dati. L’accelerazione hardware è essenziale per addestrare ed eseguire modelli AI di grandi dimensioni, in quanto può ridurre significativamente il tempo e le risorse necessarie.
Applicazioni nel Mondo Reale
La piattaforma NeMo è progettata per supportare una vasta gamma di applicazioni in vari settori. Le grandi imprese possono creare centinaia di agenti AI con diverse funzionalità, come il rilevamento automatico delle frodi, gli assistenti per lo shopping, la manutenzione predittiva delle macchine e la revisione dei documenti.
Implementazione di AT&T
AT&T ha collaborato con Arize e Quantiphi per sfruttare NeMo per lo sviluppo di un agente AI avanzato in grado di elaborare quasi 10.000 documenti di conoscenza aziendale aggiornati settimanalmente. Combinando NeMo Customizer ed Evaluator, AT&T ha messo a punto Mistral 7B per ottenere un servizio clienti personalizzato, la prevenzione delle frodi e l’ottimizzazione delle prestazioni di rete. Questa implementazione ha comportato un aumento del 40% dell’accuratezza complessiva della risposta dell’AI. Questo caso di studio evidenzia il potenziale di NeMo per migliorare l’efficienza e l’efficacia delle operazioni aziendali.
Supporto e Integrazione di Modelli Open-Source
I microservizi NeMo supportano una varietà di modelli open-source popolari, tra cui Llama, Microsoft Phi, Google Gemma, Mistral e Llama Nemotron Ultra. Ciò consente agli sviluppatori di sfruttare i migliori modelli AI disponibili e personalizzarli per soddisfare le loro esigenze specifiche.
Integrazione di Meta
Meta ha integrato NeMo aggiungendo connettori a Llamastack. Questa integrazione consente agli sviluppatori di incorporare senza problemi le funzionalità di NeMo nei loro flussi di lavoro AI esistenti.
Integrazione del Fornitore di Software AI
Fornitori di software AI come Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate e Weights & Biases hanno integrato NeMo nelle loro piattaforme. Questa diffusa integrazione rende NeMo accessibile a una vasta gamma di sviluppatori e organizzazioni. L’ecosistema di integrazioni di NeMo consente agli sviluppatori di utilizzare i loro strumenti e framework preferiti per creare e implementare soluzioni AI.