तंत्रज्ञान क्षेत्रातील दिग्गज Nvidia ने NeMo प्लॅटफॉर्म सादर केले आहे, जे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (artificial intelligence) एजंट प्रणालींच्या विकासाला गती देण्यासाठी तयार केलेले microservices चे सर्वसमावेशक संच आहे. 23 एप्रिल रोजी घोषित केलेले हे प्लॅटफॉर्म विविध मोठ्या भाषिक मॉडेल्सना (large language models - LLMs) समर्थन देते आणि ‘डेटा फ्लायव्हील’ (Data Flywheel) यंत्रणा वापरते. ही नाविन्यपूर्ण दृष्टीकोन AI एजंट्सना वास्तविक जगातील अनुभवांमधून सतत शिकण्यास, त्यांची कार्यक्षमता आणि अनुकूलता वाढविण्यात मदत करते.
NeMo प्लॅटफॉर्मचे मुख्य घटक
NeMo प्लॅटफॉर्म हे एकमेकांशी जोडलेल्या microservices चे ecosystem आहे, जे AI एजंट विकासाच्या विशिष्ट पैलूंना संबोधित करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. हे घटक एकत्रितपणे कार्य करून विकासकांना अत्याधुनिक AI सोल्यूशन्स तयार करण्यासाठी एक मजबूत टूलकिट प्रदान करतात.
NeMo कस्टमाइझर: LLM फाइन-ट्यूनिंगला गती
NeMo कस्टमाइझर हा एक महत्त्वाचा घटक आहे जो मोठ्या भाषिक मॉडेल्सच्या (LLMs) फाइन-ट्यूनिंगला गती देण्यासाठी डिझाइन केलेला आहे. हे microservice LLMs ला विशिष्ट कार्ये किंवा डेटासेट्सनुसार तयार करण्याची प्रक्रिया सुलभ करते, ज्यामुळे विकासकांना कमी प्रयत्नात उत्कृष्ट कार्यक्षमता प्राप्त करता येते. फाइन-ट्यूनिंग प्रक्रिया सुलभ करून, NeMo कस्टमाइझर विविध ॲप्लिकेशन्समध्ये LLMs चा वापर करण्यासाठी लागणारा वेळ आणि संसाधने कमी करते.
NeMo इव्हॅल्युएटर: AI मॉडेल आणि वर्कफ्लोचे मूल्यांकन सुलभ करणे
NeMo इव्हॅल्युएटर सानुकूलित आणि उद्योग-विशिष्ट बेंचमार्कवर आधारित AI मॉडेल्स आणि वर्कफ्लोचे मूल्यांकन करण्यासाठी एक सरळ दृष्टीकोन प्रदान करते. हे microservice विकासकांना त्यांच्या AI एजंट्सच्या कार्यक्षमतेचे त्वरित मूल्यांकन करण्यास, सुधारणा आवश्यक असलेले क्षेत्र ओळखण्यास आणि त्यांची सोल्यूशन्स आवश्यक मानके पूर्ण करतात याची खात्री करण्यास अनुमती देते. फक्त पाच API कॉल्सद्वारे, विकासक त्यांच्या AI मॉडेल्सच्या प्रभावीतेबद्दल मौल्यवान अंतर्दृष्टी मिळवू शकतात.
NeMo गार्डरेल्स: अनुपालन आणि संरक्षणात वाढ
NeMo गार्डरेल्स AI प्रणालींचे अनुपालन आणि संरक्षण कार्यक्षमतेवर लक्षणीय परिणाम न करता वाढविण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. हे microservice हे सुनिश्चित करते की AI एजंट्स नैतिक मार्गदर्शक तत्त्वांचे आणि नियामक आवश्यकतांचे पालन करतात, ज्यामुळे अनपेक्षित परिणामांचा धोका कमी होतो. केवळ अर्ध्या सेकंदाची लेटन्सी (latency) जोडून, NeMo गार्डरेल्स अनुपालन संरक्षणात 1.4 पटीने सुधारणा करू शकते.
NeMo रिट्रीव्हर: ज्ञान पुनर्प्राप्ती सुलभ करणे
NeMo रिट्रीव्हर AI एजंट्सना डेटाबेसमध्ये अचूक माहिती ॲक्सेस (access) आणि पुनर्प्राप्त करण्यास मदत करते. हे microservice AI एजंट्सना योग्य ज्ञान त्वरित शोधण्यास सक्षम करते, त्यांची प्रश्न विचारण्याची, समस्या सोडवण्याची आणि माहितीपूर्ण निर्णय घेण्याची क्षमता सुधारते. ज्ञान पुनर्प्राप्ती प्रक्रिया सुलभ करून, NeMo रिट्रीव्हर AI एजंट्सची एकूण परिणामकारकता वाढवते.
NeMo क्युरेटर: अत्यंत अचूक जनरेटिव्ह AI मॉडेल्सचे प्रशिक्षण
NeMo क्युरेटर अत्यंत अचूक जनरेटिव्ह AI मॉडेल्सना प्रशिक्षित करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. हे microservice विकासकांना AI एजंट्स तयार करण्यासाठी आवश्यक साधने आणि संसाधने प्रदान करते जे वास्तववादी आणि सुसंगत मजकूर, प्रतिमा आणि इतर प्रकारची सामग्री तयार करू शकतात. प्रशिक्षण प्रक्रिया ऑप्टिमाइझ करून, NeMo क्युरेटर अत्याधुनिक जनरेटिव्ह AI सोल्यूशन्सच्या विकासास सक्षम करते.
डेटा फ्लायव्हील यंत्रणा
डेटा फ्लायव्हील ही NeMo प्लॅटफॉर्ममधील एक मध्यवर्ती संकल्पना आहे, जी AI मॉडेल्सचे सतत शिक्षण आणि सुधारणा सक्षम करण्यासाठी डिझाइन केलेली आहे. ही यंत्रणा एक सकारात्मक अभिप्राय लूप (positive feedback loop) तयार करते जिथे AI एजंट्स वातावरणाशी संवाद साधून शिकतात, कालांतराने अधिक बुद्धिमान आणि प्रभावी बनतात.
सकारात्मक अभिप्राय लूप
डेटा फ्लायव्हील संवाद, डेटा संकलन, मूल्यांकन आणि परिष्करण (refinement) च्या सतत चक्रातून कार्य करते. AI एजंट्स वापरकर्त्यांशी आणि वातावरणाशी संवाद साधतात तेव्हा ते संवाद नोंदी (dialogue records) आणि वापर नमुन्यांसह मोठ्या प्रमाणात डेटा तयार करतात. हा डेटा NeMo क्युरेटरद्वारे संबंधित अंतर्दृष्टी आणि नमुने ओळखण्यासाठी process केला जातो. NeMo इव्हॅल्युएटर AI एजंटच्या कार्यक्षमतेचे मूल्यांकन करते, ज्या क्षेत्रात ते उत्कृष्ट आहे आणि ज्या क्षेत्रात सुधारणा आवश्यक आहे ते ओळखते. शेवटी, NeMo कस्टमाइझर या मूल्यांकनावर आधारित मॉडेलला फाइन-ट्यून करते, त्याची अचूकता आणि परिणामकारकता वाढवते.
किमान मानवी हस्तक्षेप आणि जास्तीत जास्त स्वायत्तता
डेटा फ्लायव्हील किमान मानवी हस्तक्षेप आणि जास्तीत जास्त स्वायत्ततेने कार्य करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. हे AI एजंट्सना सतत शिकण्यास आणि सुधारण्यास अनुमती देते. शिक्षण प्रक्रिया स्वयंचलित करून, डेटा फ्लायव्हील विकासकांवरील भार कमी करते आणि AI एजंट्सना बदलत्या परिस्थिती आणि वापरकर्त्यांच्या गरजांनुसार जुळवून घेण्यास सक्षम करते.
एकत्रीकरण आणि deployment
NeMo प्लॅटफॉर्म विविध computing infrastructures मध्ये सहजपणे एकत्रित (integrate) आणि तैनात (deploy) करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, ज्यामध्ये on-premises आणि cloud environments चा समावेश आहे. हे लवचिकतेमुळे संस्थांना त्यांच्या गरजा आणि संसाधनांनुसार प्लॅटफॉर्मचा वापर करण्यास मदत करते.
Nvidia AI Enterprise सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्म
NeMo प्लॅटफॉर्म Nvidia AI Enterprise सॉफ्टवेअर प्लॅटफॉर्मवर तैनात केले आहे, जे AI ॲप्लिकेशन्स विकसित आणि तैनात करण्यासाठी साधनांचा आणि संसाधनांचा एक व्यापक संच प्रदान करते. हे प्लॅटफॉर्म AI सोल्यूशन्स व्यवस्थापित करण्याची आणि वाढवण्याची प्रक्रिया सुलभ करते, ज्यामुळे संस्थांना नविनता आणि व्यवसायाच्या मूल्यावर लक्ष केंद्रित करता येते.
Accelerated Computing Infrastructure वर execution
NeMo कोणत्याही accelerated computing infrastructure वर execute केले जाऊ शकते, ज्यामुळे संस्थांना GPUs आणि इतर specialized हार्डवेअरची शक्ती वापरून त्यांच्या AI एजंट्सच्या कार्यक्षमतेला अनुकूल करता येते. हे सुनिश्चित करते की AI एजंट्स जटिल कार्ये आणि मोठे डेटासेट्स सहजपणे हाताळू शकतात.
वास्तविक जगातील ॲप्लिकेशन्स
NeMo प्लॅटफॉर्म विविध उद्योगांतील विस्तृत ॲप्लिकेशन्सना समर्थन देण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. मोठे उद्योग स्वयंचलित फसवणूक शोधणे (automated fraud detection), शॉपिंग सहाय्यक (shopping assistants), भविष्यसूचक मशीन देखभाल (predictive machine maintenance), आणि कागदपत्र पुनरावलोकन (document review) यांसारख्या विविध कार्यक्षमतेसह शेकडो AI एजंट्स तयार करू शकतात.
AT&T ची अंमलबजावणी
AT&T ने Arize आणि Quantiphi यांच्या भागीदारीत NeMo चा वापर करून एक प्रगत AI एजंट विकसित केला आहे, जो दर आठवड्याला अपडेट (update) होणारी जवळपास 10,000 enterprise knowledge documents process करण्यास सक्षम आहे. NeMo कस्टमाइझर आणि इव्हॅल्युएटरच्या संयोजनाने, AT&T ने Mistral 7B ला वैयक्तिकृत ग्राहक सेवा (personalized customer service), फसवणूक प्रतिबंध (fraud prevention) आणि नेटवर्क कार्यप्रदर्शन ऑप्टिमायझेशन (network performance optimization) साध्य करण्यासाठी फाइन-ट्यून केले आहे. या अंमलबजावणीमुळे एकूण AI प्रतिसाद अचूकतेत 40% वाढ झाली आहे.
ओपन-सोर्स मॉडेल समर्थन आणि एकत्रीकरण
NeMo microservices Llama, Microsoft Phi, Google Gemma, Mistral, आणि Llama Nemotron Ultra यांसारख्या विविध लोकप्रिय ओपन-सोर्स मॉडेल्सना समर्थन देतात. हे विकासकांना सर्वोत्तम उपलब्ध AI मॉडेल्स वापरण्याची आणि त्यांच्या विशिष्ट गरजा पूर्ण करण्यासाठी सानुकूलित करण्याची परवानगी देते.
Meta चे एकत्रीकरण
Meta ने Llamastack मध्ये कनेक्टर्स (connectors) जोडून NeMo integrate केले आहे. हे एकत्रीकरण विकासकांना त्यांच्या existing AI workflows मध्ये NeMo च्या क्षमता अखंडपणे समाविष्ट करण्यास अनुमती देते.
AI सॉफ्टवेअर प्रदाता एकत्रीकरण
Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate आणि Weights & Biases यांसारख्या AI सॉफ्टवेअर प्रदात्यांनी NeMo त्यांच्या प्लॅटफॉर्ममध्ये integrate केले आहे. या व्यापक एकत्रीकरणामुळे NeMo विकासक आणि संस्थांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी प्रवेशयोग्य आहे.