Nvidia Corp. telah secara rasmi melancarkan NeMo microservices, satu set alat komprehensif yang direka dengan teliti untuk memperkasakan pembangun dalam mempercepatkan penggunaan ejen kecerdasan buatan yang canggih. Microservices ini direka untuk memanfaatkan kuasa inferens AI dan sistem maklumat pada skala besar, menandakan lonjakan yang ketara dalam bidang automasi dan produktiviti yang dipacu AI.
Kebangkitan Ejen AI: Rakan Sepasukan Digital dalam Tenaga Kerja Moden
Ejen AI semakin muncul sebagai aset yang sangat diperlukan dalam tenaga kerja moden, bersedia untuk merevolusikan cara pekerja pengetahuan dan perkhidmatan beroperasi. Rakan sepasukan digital ini direka untuk disepadukan dengan lancar ke dalam aliran kerja sedia ada, mampu melaksanakan pelbagai tugas, termasuk:
- Pemprosesan Pesanan: Mengurus dan memproses pesanan pelanggan dengan cekap, menyelaraskan operasi dan mengurangkan campur tangan manual.
- Penemuan Maklumat: Mengenal pasti dan mendapatkan semula maklumat yang berkaitan dengan cepat daripada set data yang besar, membolehkan membuat keputusan dan pandangan berdasarkan data.
- Pelaksanaan Tugas Proaktif: Menjangka dan menangani potensi isu atau peluang secara proaktif, meningkatkan kecekapan dan ketangkasan operasi secara keseluruhan.
Tidak seperti chatbot AI tradisional, ejen AI mempunyai keupayaan unik untuk melakukan tindakan autonomi dengan pengawasan manusia yang minimum. Tahap autonomi ini memerlukan keupayaan pemprosesan data yang teguh untuk memastikan membuat keputusan yang tepat dan cekap. Ejen bergantung pada aliran data yang berterusan untuk memaklumkan penaakulan mereka, yang boleh menjadi sangat mencabar apabila berurusan dengan pengetahuan proprietari atau maklumat masa nyata yang berubah dengan cepat.
Menangani Cabaran Data: Memastikan Ketepatan dan Kebolehpercayaan Ejen
Salah satu cabaran kritikal dalam membangunkan dan menggunakan ejen AI ialah memastikan aliran data berkualiti tinggi yang konsisten. Tanpa akses kepada maklumat yang berkaitan dan terkini daripada pelbagai sumber, pemahaman ejen boleh merosot, membawa kepada respons yang tidak boleh dipercayai dan mengurangkan produktiviti. Ini amat benar apabila ejen perlu mengakses pengetahuan proprietari yang disimpan di sebalik tembok api syarikat atau menggunakan maklumat masa nyata yang berubah dengan cepat.
Joey Conway, pengarah kanan perisian AI generatif untuk perusahaan di Nvidia, menekankan kepentingan kualiti data, dengan menyatakan, “Tanpa aliran input berkualiti tinggi yang berterusan — daripada pangkalan data, interaksi pengguna atau isyarat dunia nyata — pemahaman ejen boleh melemah, menjadikan respons kurang boleh dipercayai, yang menjadikan ejen kurang produktif.”
NeMo Microservices: Kit Alat Komprehensif untuk Pembangunan Ejen AI
Untuk menangani cabaran ini dan mempercepatkan pembangunan dan penggunaan ejen AI, Nvidia memperkenalkan NeMo microservices. Set alat ini merangkumi lima komponen utama:
Customizer: Memudahkan penalaan halus model bahasa besar (LLM), memberikan daya pemprosesan latihan sehingga 1.8 kali lebih tinggi. Ini membolehkan pembangun menyesuaikan model dengan cepat kepada set data tertentu, mengoptimumkan prestasi dan ketepatan. Customizer menawarkan antara muka pengaturcaraan aplikasi (API) yang membolehkan pembangun menyusun model dengan cekap sebelum digunakan.
Evaluator: Memudahkan penilaian model dan aliran kerja AI berdasarkan penanda aras tersuai dan industri. Dengan hanya lima panggilan API, pembangun boleh menilai prestasi penyelesaian AI mereka dengan komprehensif, memastikan ia memenuhi piawaian yang diperlukan.
Guardrails: Bertindak sebagai jaring keselamatan, menghalang model atau ejen AI daripada berkelakuan dengan cara yang tidak selamat atau di luar batas. Ini memastikan pematuhan dan tingkah laku beretika, hanya menambah setengah saat kependaman sambil memberikan kecekapan 1.4x.
Retriever: Memperkasakan pembangun untuk membina ejen yang boleh mengekstrak data daripada pelbagai sistem dan memprosesnya dengan tepat. Ini membolehkan penciptaan saluran data AI yang kompleks, seperti penjanaan tambahan pengembalian (RAG), meningkatkan keupayaan ejen untuk mengakses dan menggunakan maklumat yang berkaitan.
Curator: Membolehkan pembangun menapis dan memperhalusi data yang digunakan untuk melatih model AI, meningkatkan ketepatan model dan mengurangkan berat sebelah. Dengan memastikan bahawa hanya data berkualiti tinggi digunakan, Curator membantu mencipta ejen AI yang lebih boleh dipercayai dan berkesan.
Menurut Conway, “NeMo microservices mudah dikendalikan dan boleh berjalan pada mana-mana infrastruktur pengkomputeran dipercepatkan, baik di premis mahupun di awan, sambil menyediakan keselamatan, kestabilan dan sokongan gred perusahaan.”
Mendemokrasikan Pembangunan Ejen AI: Kebolehcapaian untuk Semua
Nvidia telah mereka bentuk alat NeMo dengan mengambil kira kebolehcapaian, memastikan bahawa pembangun dengan pengetahuan AI am boleh memanfaatkannya melalui panggilan API yang mudah. Pendemokrasian pembangunan ejen AI ini memperkasakan perusahaan untuk membina sistem berbilang ejen yang kompleks, di mana beratus-ratus ejen khusus bekerjasama untuk mencapai matlamat bersatu sambil bekerja bersama rakan sepasukan manusia.
Sokongan Model Luas: Menerima Ekosistem AI Terbuka
NeMo microservices menawarkan sokongan yang luas untuk pelbagai model AI terbuka yang popular, 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 diiktiraf sebagai model terbuka terkemuka untuk penaakulan saintifik, pengekodan dan penanda aras matematik kompleks, juga boleh diakses melalui microservices.
Penerimaan Industri: Ekosistem Rakan Kongsi yang Berkembang
Banyak penyedia perkhidmatan AI terkemuka telah pun menyepadukan NeMo microservices ke dalam platform mereka, termasuk:
- Cloudera Inc.
- Datadog Inc.
- Dataiku
- DataRobot Inc.
- DataStax Inc.
- SuperAnnotate AI Inc.
- Weights & Biases Inc.
Penerimaan meluas ini menggariskan nilai dan kepelbagaian NeMo microservices dalam ekosistem AI. Pembangun boleh segera mula menggunakan microservices ini melalui rangka kerja AI yang popular seperti CrewAI, Haystack oleh Deepset, LangChain, LlamaIndex dan Llamastack.
Aplikasi Dunia Nyata: Mendorong Nilai Perniagaan
Rakan kongsi dan syarikat teknologi Nvidia telah pun memanfaatkan NeMo microservices baharu untuk membina platform ejen AI yang inovatif dan menaiki rakan sepasukan digital, mendorong nilai perniagaan yang ketara.
AT&T Inc.: Menggunakan NeMo Customizer dan Evaluator untuk menala halus model Mistral 7B untuk perkhidmatan diperibadikan, pencegahan penipuan dan pengoptimuman prestasi rangkaian, yang menghasilkan peningkatan ketepatan ejen AI.
BlackRock Inc.: Sedang menyepadukan microservices ke dalam platform teknologi Aladdinnya untuk menyatukan pengurusan pelaburan melalui bahasa data yang sama, meningkatkan kecekapan dan keupayaan membuat keputusan.
Selaman Mendalam ke dalam Komponen NeMo Microservices
Untuk menghargai sepenuhnya potensi transformatif NeMo microservices, adalah penting untuk menyelidiki lebih dalam setiap komponen:
Customizer: Menyesuaikan LLM untuk Tugas Khusus
Microservice Customizer ialah pengubah permainan untuk organisasi yang ingin menyesuaikan model bahasa besar (LLM) kepada keperluan khusus mereka. Ia menangani cabaran LLM tujuan umum yang tidak selalu sesuai untuk aplikasi khusus atau set data proprietari.
Ciri-ciri utama:
- Keupayaan Penalaan Halus: Membolehkan pembangun menala halus LLM menggunakan data mereka sendiri, menyesuaikan pengetahuan dan tingkah laku model kepada tugas tertentu.
- Peningkatan Daya Pemprosesan Latihan: Menyediakan daya pemprosesan latihan sehingga 1.8 kali lebih tinggi berbanding kaedah penalaan halus tradisional, mempercepatkan proses penyesuaian model.
- Antara Muka Dipacu API: Menawarkan API mesra pengguna yang membolehkan pembangun menyusun model dengan cepat, memastikan ia dioptimumkan untuk digunakan.
Faedah:
- Ketepatan yang Dipertingkatkan: Penalaan halus LLM dengan data yang berkaitan dengan ketara meningkatkan ketepatan dan prestasi dalam aplikasi tertentu.
- Masa Pembangunan yang Dikurangkan: Daya pemprosesan latihan dipercepatkan dan API yang diperkemas mengurangkan masa yang diperlukan untuk menyesuaikan model.
- Kecekapan yang Dipertingkatkan: Model yang dioptimumkan membawa kepada ejen AI yang lebih cekap, mampu memberikan hasil yang lebih baik dengan sumber yang lebih sedikit.
Evaluator: Menilai Prestasi Model dengan Yakin
Microservice Evaluator direka untuk memudahkan proses yang sering kompleks untuk menilai prestasi model AI. Ia menyediakan rangka kerja piawai untuk menilai model terhadap penanda aras tersuai dan industri, memastikan bahawa ia memenuhi piawaian yang diperlukan.
Ciri-ciri utama:
- Penilaian yang Dipermudahkan: Membolehkan pembangun menilai model dan aliran kerja AI dengan hanya lima panggilan API, menyelaraskan proses penilaian.
- Penanda Aras Tersuai dan Industri: Menyokong kedua-dua penanda aras tersuai yang disesuaikan dengan aplikasi tertentu dan penanda aras standard industri untuk perbandingan yang lebih luas.
- Pelaporan Komprehensif: Menjana laporan terperinci tentang prestasi model, memberikan pandangan tentang bidang untuk penambahbaikan.
Faedah:
- Membuat Keputusan Berdasarkan Data: Menyediakan data objektif untuk memaklumkan keputusan tentang pemilihan model, latihan dan penggunaan.
- Kualiti Model yang Dipertingkatkan: Mengenal pasti bidang untuk penambahbaikan, yang membawa kepada model AI yang berkualiti tinggi dan lebih boleh dipercayai.
- Risiko yang Dikurangkan: Memastikan bahawa model memenuhi keperluan prestasi sebelum digunakan, mengurangkan risiko isu yang tidak dijangka.
Guardrails: Memastikan Tingkah Laku AI yang Selamat dan Beretika
Microservice Guardrails ialah komponen kritikal untuk memastikan bahawa model AI berkelakuan dengan cara yang selamat, beretika dan mematuhi. Ia bertindak sebagai sistem pemantauan masa nyata, menghalang model daripada menjana kandungan yang tidak sesuai atau berbahaya.
Ciri-ciri utama:
- Pemantauan Masa Nyata: Sentiasa memantau output model, mengenal pasti dan menyekat kandungan yang berpotensi berbahaya.
- Peraturan Boleh Disesuaikan: Membolehkan pembangun mentakrifkan peraturan dan dasar tersuai untuk menjajarkan dengan keperluan etika dan pematuhan khusus mereka.
- Kecekapan dan Kependaman Rendah: Menyediakan pematuhan tambahan dengan kecekapan 1.4x dan hanya setengah saat lebih kependaman, meminimumkan kesan ke atas prestasi.
Faedah:
- Risiko Bahaya yang Dikurangkan: Menghalang model daripada menjana kandungan yang boleh memudaratkan, menyinggung perasaan atau bersifat diskriminasi.
- Pematuhan Terjamin: Membantu organisasi mematuhi peraturan dan garis panduan etika yang berkaitan.
- Reputasi yang Dipertingkatkan: Menunjukkan komitmen terhadap pembangunan AI yang bertanggungjawab, meningkatkan kepercayaan dan reputasi.
Retriever: Mengeluarkan Kuasa Akses Data
Microservice Retriever memperkasakan ejen AI untuk mengakses dan memproses data daripada pelbagai sumber, membolehkan mereka membuat keputusan yang lebih termaklum dan memberikan respons yang lebih tepat.
Ciri-ciri utama:
- Pengekstrakan Data: Membolehkan ejen mengekstrak data daripada pelbagai sistem, termasuk pangkalan data, API dan dokumen tidak berstruktur.
- Pemprosesan Data: Membolehkan ejen memproses dan mengubah data menjadi format yang sesuai untuk analisis dan membuat keputusan.
- Penjanaan Tambahan Pengembalian (RAG): Menyokong penciptaan saluran data AI yang kompleks, seperti RAG, meningkatkan keupayaan ejen untuk mengakses dan menggunakan maklumat yang berkaitan.
Faedah:
- Ketepatan yang Dipertingkatkan: Akses kepada pelbagai sumber data membawa kepada keputusan yang lebih tepat dan termaklum.
- Konteks yang Dipertingkatkan: Menyediakan ejen dengan pemahaman yang lebih mendalam tentang konteks di sekeliling pertanyaan pengguna, membolehkan respons yang lebih relevan.
- Kecekapan yang Dipertingkatkan: Mengautomasikan proses pengekstrakan dan pemprosesan data, membebaskan sumber manusia untuk tugas yang lebih strategik.
Curator: Memperhalusi Data untuk Latihan Model Optimum
Microservice Curator memainkan peranan penting dalam memastikan bahawa model AI dilatih pada data yang berkualiti tinggi dan tidak berat sebelah. Ia membolehkan pembangun menapis dan memperhalusi data, mengalih keluar maklumat yang tidak berkaitan atau berbahaya dan mengurangkan risiko berat sebelah dalam model yang terhasil.
Ciri-ciri utama:
- Penapisan Data: Membolehkan pembangun menapis data berdasarkan pelbagai kriteria, seperti kandungan, sumber dan perkaitan.
- Pengesanan Berat Sebelah: Mengenal pasti dan mengurangkan potensi berat sebelah dalam data, memastikan keadilan dan kesaksamaan dalam hasil model.
- Pengayaan Data: Membolehkan pembangun memperkaya data dengan maklumat tambahan, meningkatkan ketepatan dan kesempurnaan set data latihan.
Faedah:
- Ketepatan Model yang Dipertingkatkan: Latihan pada data berkualiti tinggi membawa kepada model AI yang lebih tepat dan boleh dipercayai.
- Berat Sebelah yang Dikurangkan: Mengurangkan berat sebelah dalam data memastikan keadilan dan kesaksamaan dalam hasil model.
- Kepercayaan yang Dipertingkatkan: Membina model pada data yang tidak berat sebelah meningkatkan kepercayaan dalam sistem AI dan keputusannya.
Kesimpulan: Era Baharu Automasi Berkuasa AI
NeMo microservices Nvidia mewakili kemajuan yang ketara dalam bidang pembangunan ejen AI. Dengan menyediakan set alat komprehensif yang menangani cabaran utama akses data, penyesuaian model dan tingkah laku beretika, Nvidia memperkasakan pembangun untuk membina penyelesaian AI yang inovatif yang mendorong nilai perniagaan yang ketara. Memandangkan lebih banyak organisasi menerima ejen AI, NeMo microservices pasti akan memainkan peranan penting dalam membentuk masa depan kerja dan automasi.