Nvidia onthult NeMo Platform voor het bouwen van AI-agenten
Nvidia heeft officieel zijn NeMo-platform gelanceerd, een uitgebreide suite van microservices die zijn ontworpen om de ontwikkeling van geavanceerde AI-agentsystemen te stroomlijnen. Dit platform, aangekondigd op woensdag 23 april, ondersteunt een verscheidenheid aan grote taalmodellen (LLM’s) en maakt gebruik van een “Data Flywheel”-mechanisme. Deze innovatieve aanpak stelt AI-agenten in staat om continu te leren van ervaringen uit de echte wereld, waardoor hun prestaties en aanpassingsvermogen worden verbeterd.
Kerncomponenten van het NeMo-platform
Het NeMo-platform is een ecosysteem van onderling verbonden microservices, elk ontworpen om specifieke aspecten van de ontwikkeling van AI-agenten aan te pakken. Deze componenten werken samen om ontwikkelaars een robuuste toolkit te bieden voor het creëren van geavanceerde AI-oplossingen.
NeMo Customizer: LLM Fine-Tuning versnellen
NeMo Customizer is een belangrijk onderdeel dat is ontworpen om de fine-tuning van grote taalmodellen te versnellen. Deze microservice vereenvoudigt het proces van het afstemmen van LLM’s op specifieke taken of datasets, waardoor ontwikkelaars met minimale inspanning optimale prestaties kunnen bereiken. Door het fine-tuningproces te stroomlijnen, vermindert NeMo Customizer de tijd en middelen die nodig zijn om LLM’s aan te passen aan verschillende toepassingen. De customizer biedt functies zoals parameter-efficient fine-tuning (PEFT), wat de hoeveelheid benodigde compute drastisch vermindert en de training versnelt. Bovendien ondersteunt het verschillende fine-tuning technieken, zoals LoRA (Low-Rank Adaptation), waardoor het een flexibele tool is voor diverse LLM-aanpassingen. Een ander belangrijk aspect is de mogelijkheid om data augmentation toe te passen tijdens de fine-tuning, wat de robuustheid van het model kan verbeteren, vooral bij kleinere datasets.
NeMo Evaluator: AI-model en Workflow beoordeling vereenvoudigen
De NeMo Evaluator biedt een gestroomlijnde aanpak voor het evalueren van AI-modellen en workflows op basis van aangepaste en branchespecifieke benchmarks. Met slechts vijf API-aanroepen kunnen ontwikkelaars inzicht krijgen in de effectiviteit van hun AI-modellen. Deze microservice stelt ontwikkelaars in staat om snel de prestaties van hun AI-agenten te beoordelen, gebieden voor verbetering te identificeren en ervoor te zorgen dat hun oplossingen voldoen aan de vereiste normen. De Evaluator bevat vooraf gedefinieerde metrics voor verschillende taken, zoals tekstgeneratie, vraag beantwoording en samenvatting, maar biedt ook de mogelijkheid om custom metrics te definiëren. Dit is cruciaal voor industriespecifieke benchmarks die unieke eisen stellen. Daarnaast integreert de Evaluator met andere NeMo-componenten, waardoor een naadloze workflow ontstaat voor het evalueren en verfijnen van AI-modellen. De mogelijkheid om verschillende modellen en workflows te vergelijken maakt het een waardevol hulpmiddel voor het optimaliseren van de AI-ontwikkeling.
NeMo Guardrails: Compliance en bescherming verbeteren
NeMo Guardrails is ontworpen om de compliance en bescherming van AI-systemen te verbeteren zonder de prestaties significant te beïnvloeden. Deze microservice zorgt ervoor dat AI-agenten zich houden aan ethische richtlijnen en wettelijke vereisten, waardoor het risico op onbedoelde gevolgen wordt verminderd. Door slechts een halve seconde latentie toe te voegen, kan NeMo Guardrails de compliance-bescherming tot 1,4 keer verbeteren. Guardrails implementeert technieken zoals content filtering, toxiciteit detectie en prompt injection protectie om ongewenst gedrag van AI-modellen te voorkomen. Het is configureerbaar, zodat ontwikkelaars regels en beleidslijnen kunnen definiëren die specifiek zijn voor hun toepassing. De implementatie van Guardrails vereist geen significante herstructurering van de bestaande AI-architectuur, waardoor het een relatief eenvoudige manier is om de veiligheid en betrouwbaarheid van AI-systemen te verhogen. Bovendien biedt het real-time monitoring en logging, zodat compliance-problemen snel kunnen worden geïdentificeerd en opgelost.
NeMo Retriever: Kennis ophalen faciliteren
De NeMo Retriever helpt AI-agenten bij het ophalen van nauwkeurige informatie uit databases. Deze microservice stelt AI-agenten in staat om snel de juiste kennis te vinden, waardoor hun vermogen om vragen te beantwoorden, problemen op te lossen en weloverwogen beslissingen te nemen, wordt verbeterd. Door het kennis ophaalproces te stroomlijnen, verbetert NeMo Retriever de algehele effectiviteit van AI-agenten. De Retriever ondersteunt verschillende soorten databases, waaronder vector databases, relationele databases en document stores. Het gebruikt technieken zoals semantic search en keyword search om relevante informatie te vinden. Bovendien kan het worden geïntegreerd met andere NeMo-componenten om een end-to-end pipeline te creëren voor kennisgestuurde AI-toepassingen. De mogelijkheid om contextuele informatie op te halen is essentieel voor AI-agenten die nauwkeurige en relevante antwoorden moeten geven.
NeMo Curator: Zeer nauwkeurige generatieve AI-modellen trainen
De NeMo Curator is ontworpen om zeer nauwkeurige generatieve AI-modellen te trainen. Deze microservice biedt ontwikkelaars de tools en middelen die nodig zijn om AI-agenten te creëren die realistische en coherente tekst, afbeeldingen en andere soorten content kunnen genereren. Door het trainingsproces te optimaliseren, maakt NeMo Curator de ontwikkeling van geavanceerde generatieve AI-oplossingen mogelijk. De Curator maakt gebruik van technieken zoals reinforcement learning from human feedback (RLHF) om modellen te trainen die aansluiten bij menselijke voorkeuren. Het biedt ook tools voor data preprocessing, data augmentation en model monitoring, waardoor het een uitgebreide oplossing is voor het trainen van generatieve AI-modellen. De mogelijkheid om modellen te fine-tunen met behulp van specifieke datasets maakt het mogelijk om AI-agenten te creëren die zijn afgestemd op specifieke taken en domeinen.
Het Data Flywheel mechanisme
De Data Flywheel is een centraal concept in het NeMo-platform, ontworpen om continu leren en verbeteren van AI-modellen mogelijk te maken. Dit mechanisme creëert een positieve feedbackloop waarbij AI-agenten leren van hun interacties met de omgeving, waardoor ze intelligenter en effectiever worden na verloop van tijd.
De Positieve Feedback Loop
De Data Flywheel werkt via een continue cyclus van interactie, dataverzameling, evaluatie en verfijning. Terwijl AI-agenten interageren met gebruikers en de omgeving, genereren ze enorme hoeveelheden data, waaronder dialoogrecords en gebruikspatronen. Deze data wordt vervolgens verwerkt door de NeMo Curator om relevante inzichten en patronen te identificeren. De NeMo Evaluator beoordeelt de prestaties van de AI-agent en identificeert gebieden waar deze uitblinkt en gebieden waar deze verbetering behoeft. Ten slotte fine-tunt de NeMo Customizer het model op basis van deze evaluatie, waardoor de nauwkeurigheid en effectiviteit worden verbeterd. Het Data Flywheel integreert met de andere NeMo-componenten om een naadloze workflow te creërenvoor het continu verbeteren van AI-modellen. Het biedt tools voor data labeling, data management en model deployment, waardoor het een complete oplossing is voor AI-ontwikkeling. De mogelijkheid om modellen automatisch te trainen en te evalueren maakt het mogelijk om de ontwikkeling van AI-agenten te versnellen en hun prestaties te optimaliseren.
Minimale Menselijke Interventie en Maximale Autonomie
De Data Flywheel is ontworpen om te werken met minimale menselijke interventie en maximale autonomie. Hierdoor kunnen AI-agenten continu leren en verbeteren zonder constant toezicht te vereisen. Door het leerproces te automatiseren, vermindert de Data Flywheel de belasting van ontwikkelaars en kunnen AI-agenten zich aanpassen aan veranderende omstandigheden en gebruikersbehoeften. De autonomie van de Data Flywheel zorgt voor een snelle iteratie en een efficiënte benutting van resources. Het minimaliseren van menselijke interventie vermindert de kans op bias en zorgt voor een consistente en objectieve evaluatie van AI-modellen. De mogelijkheid om te automatiseren en te schalen is essentieel voor het bouwen van AI-systemen die effectief kunnen werken in complexe en dynamische omgevingen.
Integratie en Implementatie
Het NeMo-platform is ontworpen om eenvoudig te worden geïntegreerd en geïmplementeerd in verschillende computerinfrastructuren, waaronder on-premises en cloudomgevingen. Deze flexibiliteit stelt organisaties in staat om het platform te gebruiken op de manier die het beste past bij hun behoeften en middelen.
Nvidia AI Enterprise Software Platform
Het NeMo-platform wordt geïmplementeerd op het Nvidia AI Enterprise software platform, dat een uitgebreide suite van tools en middelen biedt voor het ontwikkelen en implementeren van AI-applicaties. Dit platform vereenvoudigt het proces van het beheren en schalen van AI-oplossingen, waardoor organisaties zich kunnen concentreren op innovatie en bedrijfswaarde. Nvidia AI Enterprise biedt een complete stack voor AI-ontwikkeling, inclusief geoptimaliseerde libraries, containerized deployments en enterprise-grade support. Het platform is gecertificeerd voor verschillende cloud providers en on-premises infrastructuren, waardoor organisaties flexibiliteit hebben bij het kiezen van de juiste deployment omgeving. De integratie met NeMo vereenvoudigt het proces van het bouwen en implementeren van AI-agenten en zorgt voor consistente prestaties en betrouwbaarheid.
Uitvoering op versnelde Computing Infrastructuur
NeMo kan worden uitgevoerd op elke versnelde computerinfrastructuur, waardoor organisaties de kracht van GPU’s en andere gespecialiseerde hardware kunnen benutten om de prestaties van hun AI-agenten te optimaliseren. Dit zorgt ervoor dat AI-agenten gemakkelijk complexe taken en grote datasets kunnen verwerken. De acceleratie van AI-workloads met behulp van GPU’s leidt tot aanzienlijke prestatieverbeteringen en een vermindering van de trainings- en inferentietijd. NeMo is geoptimaliseerd voor Nvidia’s GPU-architecturen, waardoor maximale prestaties kunnen worden behaald. De mogelijkheid om AI-agenten te implementeren op edge devices met GPU’s maakt het mogelijk om real-time intelligentie te creëren in verschillende toepassingen, zoals autonome voertuigen en slimme camera’s.
Real-World Toepassingen
Het NeMo-platform is ontworpen om een breed scala aan toepassingen in verschillende industrieën te ondersteunen. Grote ondernemingen kunnen honderden AI-agenten bouwen met verschillende functionaliteiten, zoals geautomatiseerde fraudedetectie, winkelassistenten, voorspellend machineonderhoud en documentbeoordeling.
AT&T’s Implementatie
AT&T heeft samengewerkt met Arize en Quantiphi om NeMo te gebruiken voor het ontwikkelen van een geavanceerde AI-agent die in staat is om bijna 10.000 enterprise knowledge documenten te verwerken die wekelijks worden bijgewerkt. Door NeMo Customizer en Evaluator te combineren, heeft AT&T Mistral 7B gefinetuned om gepersonaliseerde klantenservice, fraudepreventie en netwerkprestatieoptimalisatie te bereiken. Deze implementatie heeft geresulteerd in een toename van 40% in de algehele nauwkeurigheid van AI-reacties. De implementatie van NeMo bij AT&T heeft geleid tot een significante verbetering van de klanttevredenheid en een vermindering van de operationele kosten. De mogelijkheid om AI-agenten te trainen met behulp van specifieke kennisdocumenten heeft de nauwkeurigheid van de antwoorden verbeterd en de relevantie van de informatie verhoogd. De succesvolle implementatie van NeMo bij AT&T toont de potentie van het platform voor het transformeren van de bedrijfsvoering in andere industrieën.
Open-Source Model Ondersteuning en Integratie
De NeMo microservices ondersteunen een verscheidenheid aan populaire open-source modellen, waaronder Llama, Microsoft Phi, Google Gemma, Mistral en Llama Nemotron Ultra. Hierdoor kunnen ontwikkelaars de beste beschikbare AI-modellen benutten en ze aanpassen aan hun specifieke behoeften.
Meta’s Integratie
Meta heeft NeMo geïntegreerd door connectoren toe te voegen aan Llamastack. Deze integratie stelt ontwikkelaars in staat om de mogelijkheden van NeMo naadloos te integreren in hun bestaande AI-workflows. De integratie van NeMo met Llamastack maakt het mogelijk om AI-agenten te bouwen die gebruikmaken van de nieuwste open-source modellen en de geavanceerde functionaliteiten van NeMo. Dit versnelt de ontwikkeling van AI-toepassingen en verlaagt de kosten van AI-innovatie. De mogelijkheid om verschillende modellen en componenten te combineren biedt ontwikkelaars flexibiliteit en creativiteit bij het bouwen van AI-oplossingen.
AI Software Provider Integratie
AI software providers zoals Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate en Weights & Biases hebben NeMo geïntegreerd in hun platforms. Deze wijdverspreide integratie maakt NeMo toegankelijk voor een breed scala aan ontwikkelaars en organisaties. De integratie van NeMo met toonaangevende AI-platforms maakt het mogelijk om de functionaliteiten van NeMo naadloos te integreren in bestaande workflows en tools. Dit verlaagt de drempel voor het gebruik van NeMo en maakt het mogelijk om AI-agenten te bouwen met behulp van de nieuwste technologieën en best practices. De wijdverspreide integratie van NeMo onderstreept de waarde en de potentie van het platform voor de transformatie van de AI-industrie. De samenwerking met verschillende AI software providers zorgt voor een ecosysteem van innovatie en draagt bij aan de adoptie van NeMo als de standaard voor het bouwen van AI-agenten. Het NeMo platform, met zijn innovatieve Data Flywheel mechanisme en de ondersteuning voor een breed scala aan open-source modellen, belooft een revolutie teweeg te brengen in de manier waarop AI-agenten worden ontwikkeld en ingezet. Door de drempel voor AI-innovatie te verlagen en de ontwikkeling van geavanceerde AI-toepassingen te versnellen, is NeMo klaar om een belangrijke rol te spelen in de toekomst van AI.