Nvidia Corp. oficjalnie wprowadziła na rynek NeMo microservices, kompleksowy zestaw narzędzi, starannie opracowany, aby umożliwić programistom przyspieszenie wdrażania zaawansowanych agentów sztucznej inteligencji. Te mikrousługi zostały zaprojektowane w celu wykorzystania mocy wnioskowania AI i systemów informacyjnych na dużą skalę, co stanowi znaczący krok naprzód w dziedzinie automatyzacji i produktywności opartej na sztucznej inteligencji.
Rozwój Agentów AI: Cyfrowi Koledzy w Nowoczesnym Miejscu Pracy
Agenci AI szybko stają się niezastąpionymi zasobami w nowoczesnym miejscu pracy, gotowymi zrewolucjonizować sposób działania pracowników wiedzy i usług. Ci cyfrowi koledzy z zespołu są zaprojektowani tak, aby bezproblemowo integrować się z istniejącymi przepływami pracy, zdolnymi do wykonywania szerokiego zakresu zadań, w tym:
- Przetwarzanie Zamówień: Wydajne zarządzanie i przetwarzanie zamówień klientów, usprawnianie operacji i ograniczanie ręcznej interwencji.
- Odkrywanie Informacji: Szybkie identyfikowanie i pobieranie istotnych informacji z ogromnych zbiorów danych, umożliwiające podejmowanie decyzji opartych na danych i uzyskiwanie wglądu.
- Proaktywne Wykonywanie Zadań: Przewidywanie i proaktywne reagowanie na potencjalne problemy lub możliwości, zwiększając ogólną wydajność operacyjną i elastyczność.
W przeciwieństwie do tradycyjnych chatbotów AI, agenci AI posiadają unikalną zdolność do wykonywania autonomicznych działań przy minimalnym nadzorze człowieka. Ten poziom autonomii wymaga solidnych możliwości przetwarzania danych, aby zapewnić dokładne i wydajne podejmowanie decyzji. Agenci polegają na stałym strumieniu danych, aby informować swoje rozumowanie, co może być szczególnie trudne w przypadku pracy z zastrzeżoną wiedzą lub szybko zmieniającymi się informacjami w czasie rzeczywistym.
Rozwiązanie Problemu Danych: Zapewnienie Dokładności i Niezawodności Agenta
Jednym z krytycznych wyzwań w opracowywaniu i wdrażaniu agentów AI jest zapewnienie stałego przepływu wysokiej jakości danych. Bez dostępu do istotnych i aktualnych informacji z różnych źródeł zrozumienie agenta może się pogorszyć, prowadząc do niewiarygodnych odpowiedzi i obniżonej produktywności. Jest to szczególnie prawdziwe, gdy agenci muszą uzyskać dostęp do zastrzeżonej wiedzy przechowywanej za firmowymi zaporami ogniowymi lub korzystać z szybko zmieniających się informacji w czasie rzeczywistym.
Joey Conway, starszy dyrektor ds. generatywnego oprogramowania AI dla przedsiębiorstw w Nvidia, podkreślił znaczenie jakości danych, stwierdzając: ‘Bez stałego strumienia wysokiej jakości danych wejściowych - z baz danych, interakcji z użytkownikami lub sygnałów ze świata rzeczywistego - zrozumienie agenta może osłabnąć, czyniąc odpowiedzi mniej wiarygodnymi, co sprawia, że agenci są mniej produktywni.’
NeMo Microservices: Kompleksowy Zestaw Narzędzi do Rozwoju Agentów AI
Aby sprostać tym wyzwaniom i przyspieszyć rozwój i wdrażanie agentów AI, Nvidia wprowadza NeMo microservices. Ten zestaw narzędzi obejmuje pięć kluczowych komponentów:
Customizer: Ułatwia dostrajanie dużych modeli językowych (LLM), zapewniając do 1,8 razy wyższą przepustowość treningową. Pozwala to programistom szybko dostosowywać modele do określonych zbiorów danych, optymalizując wydajność i dokładność. Customizer oferuje interfejs programowania aplikacji (API), który umożliwia programistom wydajne kuratorowanie modeli przed wdrożeniem.
Evaluator: Upraszcza ocenę modeli i przepływów pracy AI na podstawie niestandardowych i branżowych testów porównawczych. Za pomocą zaledwie pięciu wywołań API programiści mogą kompleksowo ocenić wydajność swoich rozwiązań AI, zapewniając, że spełniają one wymagane standardy.
Guardrails: Działa jak siatka bezpieczeństwa, zapobiegając zachowaniu się modeli lub agentów AI w sposób niebezpieczny lub wykraczający poza granice. Zapewnia to zgodność i etyczne zachowanie, dodając tylko pół sekundy opóźnienia, zapewniając jednocześnie 1,4-krotną wydajność.
Retriever: Umożliwia programistom tworzenie agentów, którzy mogą wyodrębniać dane z różnych systemów i dokładnie je przetwarzać. Umożliwia to tworzenie złożonych potoków danych AI, takich jak generowanie rozszerzone o wyszukiwanie (RAG), zwiększając zdolność agenta do uzyskiwania dostępu do istotnych informacji i ich wykorzystywania.
Curator: Umożliwia programistom filtrowanie i udoskonalanie danych używanych do szkolenia modeli AI, poprawiając dokładność modelu i redukując błędy. Zapewniając, że używane są tylko wysokiej jakości dane, Curator pomaga tworzyć bardziej niezawodnych i skutecznych agentów AI.
Według Conwaya, ‘Mikrousługi NeMo są łatwe w obsłudze i mogą działać na dowolnej przyspieszonej infrastrukturze obliczeniowej, zarówno lokalnie, jak i w chmurze, zapewniając jednocześnie bezpieczeństwo, stabilność i wsparcie na poziomie przedsiębiorstwa.’
Demokratyzacja Rozwoju Agentów AI: Dostępność dla Wszystkich
Nvidia zaprojektowała narzędzia NeMo z myślą o dostępności, zapewniając, że programiści z ogólną wiedzą na temat AI mogą z nich korzystać za pomocą prostych wywołań API. Ta demokratyzacja rozwoju agentów AI umożliwia przedsiębiorstwom budowanie złożonych systemów wieloagentowych, w których setki wyspecjalizowanych agentów współpracują w celu osiągnięcia jednolitych celów, pracując jednocześnie u boku ludzkich kolegów z zespołu.
Szerokie Wsparcie Modelu: Obejmujące Otwarty Ekosystem AI
Mikrousługi NeMo oferują szerokie wsparcie dla szerokiej gamy popularnych otwartych modeli AI, w tym:
- Rodzina modeli Llama Meta Platforms Inc.
- Rodzina małych modeli językowych Microsoft Phi
- Modele Gemma Google LLC
- Modele Mistral
Ponadto Llama Nemotron Ultra firmy Nvidia, uznawany za wiodący otwarty model do wnioskowania naukowego, kodowania i złożonych testów porównawczych z matematyki, jest również dostępny za pośrednictwem mikrousług.
Adopcja Przemysłowa: Rozwijający się Ekosystem Partnerów
Wielu wiodących dostawców usług AI zintegrowało już mikrousługi NeMo ze swoimi platformami, w tym:
- Cloudera Inc.
- Datadog Inc.
- Dataiku
- DataRobot Inc.
- DataStax Inc.
- SuperAnnotate AI Inc.
- Weights & Biases Inc.
To powszechne przyjęcie podkreśla wartość i wszechstronność mikrousług NeMo w ekosystemie AI. Programiści mogą natychmiast rozpocząć korzystanie z tych mikrousług za pośrednictwem popularnych platform AI, takich jak CrewAI, Haystack by Deepset, LangChain, LlamaIndex i Llamastack.
Zastosowania w Świecie Rzeczywistym: Napędzanie Wartości Biznesowej
Partnerzy i firmy technologiczne firmy Nvidia wykorzystują już nowe mikrousługi NeMo do budowania innowacyjnych platform agentów AI i wdrażania cyfrowych kolegów z zespołu, zwiększając wymierną wartość biznesową.
AT&T Inc.: Wykorzystało NeMo Customizer i Evaluator do dostrojenia modelu Mistral 7B w celu spersonalizowanych usług, zapobiegania oszustwom i optymalizacji wydajności sieci, co zaowocowało zwiększoną dokładnością agenta AI.
BlackRock Inc.: Integruje mikrousługi ze swoją platformą technologiczną Aladdin, aby ujednolicić zarządzanie inwestycjami za pomocą wspólnego języka danych, zwiększając wydajność i możliwości podejmowania decyzji.
Dogłębne Zanurzenie w Komponenty Mikrousług NeMo
Aby w pełni docenić transformacyjny potencjał mikrousług NeMo, konieczne jest dogłębne zagłębienie się w każdy komponent:
Customizer: Dostosowywanie LLM do Konkretnych Zadań
Mikrousługa Customizer to przełom dla organizacji, które chcą dostosować duże modele językowe (LLM) do swoich konkretnych potrzeb. Rozwiązuje problem ogólnych LLM, które nie zawsze idealnie nadają się do niszowych zastosowań lub zastrzeżonych zbiorów danych.
Kluczowe Cechy:
- Możliwości Dostrajania: Umożliwia programistom dostrajanie LLM przy użyciu własnych danych, dostosowując wiedzę i zachowanie modelu do określonych zadań.
- Zwiększona Przepustowość Treningowa: Zapewnia do 1,8 razy wyższą przepustowość treningową w porównaniu z tradycyjnymi metodami dostrajania, przyspieszając proces dostosowywania modelu.
- Interfejs Sterowany API: Oferuje przyjazny dla użytkownika interfejs API, który umożliwia programistom szybkie kuratorowanie modeli, zapewniając ich optymalizację pod kątem wdrożenia.
Korzyści:
- Poprawiona Dokładność: Dostrajanie LLM przy użyciu odpowiednich danych znacznie poprawia dokładność i wydajność w określonych zastosowaniach.
- Skrócony Czas Rozwoju: Przyspieszona przepustowość treningowa i usprawniony interfejs API skracają czas wymagany do dostosowania modeli.
- Zwiększona Wydajność: Zoptymalizowane modele prowadzą do bardziej wydajnych agentów AI, zdolnych do dostarczania lepszych wyników przy mniejszej ilości zasobów.
Evaluator: Ocena Wydajności Modelu z Pewnością
Mikrousługa Evaluator została zaprojektowana w celu uproszczenia często złożonego procesu oceny wydajności modelu AI. Zapewnia ustandaryzowane ramy oceny modeli w oparciu o niestandardowe i branżowe testy porównawcze, zapewniając, że spełniają one wymagane standardy.
Kluczowe Cechy:
- Uproszczona Ocena: Umożliwia programistom ocenę modeli i przepływów pracy AI za pomocą zaledwie pięciu wywołań API, usprawniając proces oceny.
- Niestandardowe i Branżowe Testy Porównawcze: Obsługuje zarówno niestandardowe testy porównawcze dostosowane do określonych zastosowań, jak i standardowe w branży testy porównawcze do szerszych porównań.
- Kompleksowe Raportowanie: Generuje szczegółowe raporty na temat wydajności modelu, dostarczając informacji o obszarach wymagających poprawy.
Korzyści:
- Podejmowanie Decyzji w Oparciu o Dane: Dostarcza obiektywnych danych, które informują o decyzjach dotyczących wyboru, szkolenia i wdrażania modelu.
- Poprawiona Jakość Modelu: Identyfikuje obszary wymagające poprawy, prowadząc do modeli AI wyższej jakości i bardziej niezawodnych.
- Zmniejszone Ryzyko: Zapewnia, że modele spełniają wymagania dotyczące wydajności przed wdrożeniem, zmniejszając ryzyko nieoczekiwanych problemów.
Guardrails: Zapewnienie Bezpiecznego i Etycznego Zachowania AI
Mikrousługa Guardrails jest kluczowym elementem zapewniającym, że modele AI zachowują się w sposób bezpieczny, etyczny i zgodny z przepisami. Działa jako system monitorowania w czasie rzeczywistym, zapobiegając generowaniu przez modele nieodpowiednich lub szkodliwych treści.
Kluczowe Cechy:
- Monitorowanie w Czasie Rzeczywistym: Ciągle monitoruje wyniki modelu, identyfikując i blokując potencjalnie szkodliwe treści.
- Konfigurowalne Reguły: Umożliwia programistom definiowanie niestandardowych reguł i zasad, aby dostosować je do ich konkretnych wymogów etycznych i zgodności z przepisami.
- Wydajność i Niskie Opóźnienie: Zapewnia dodatkową zgodność z 1,4-krotną wydajnością i tylko o pół sekundy większym opóźnieniem, minimalizując wpływ na wydajność.
Korzyści:
- Zmniejszone Ryzyko Szkód: Zapobiega generowaniu przez modele treści, które mogłyby być szkodliwe, obraźliwe lub dyskryminujące.
- Zapewniona Zgodność z Przepisami: Pomaga organizacjom przestrzegać odpowiednich przepisów i wytycznych etycznych.
- Poprawiona Reputacja: Demonstruje zaangażowanie w odpowiedzialny rozwój AI, zwiększając zaufanie i reputację.
Retriever: Uwolnienie Mocy Dostępu do Danych
Mikrousługa Retriever umożliwia agentom AI dostęp do danych z szerokiego zakresu źródeł i ich przetwarzanie, umożliwiając im podejmowanie bardziej świadomych decyzji i udzielanie dokładniejszych odpowiedzi.
Kluczowe Cechy:
- Ekstrakcja Danych: Umożliwia agentom wyodrębnianie danych z różnych systemów, w tym baz danych, interfejsów API i nieustrukturyzowanych dokumentów.
- Przetwarzanie Danych: Umożliwia agentom przetwarzanie i przekształcanie danych w format odpowiedni do analizy i podejmowania decyzji.
- Generowanie Rozszerzone o Wyszukiwanie (RAG): Obsługuje tworzenie złożonych potoków danych AI, takich jak RAG, zwiększając zdolność agenta do uzyskiwania dostępu do istotnych informacji i ich wykorzystywania.
Korzyści:
- Poprawiona Dokładność: Dostęp do szerszego zakresu źródeł danych prowadzi do dokładniejszych i bardziej świadomych decyzji.
- Zwiększony Kontekst: Zapewnia agentom głębsze zrozumienie kontekstu zapytań użytkowników, umożliwiając bardziej odpowiednie odpowiedzi.
- Zwiększona Wydajność: Automatyzuje proces ekstrakcji i przetwarzania danych, uwalniając zasoby ludzkie do bardziej strategicznych zadań.
Curator: Udoskonalanie Danych dla Optymalnego Treningu Modelu
Mikrousługa Curator odgrywa istotną rolę w zapewnianiu, że modele AI są szkolone na wysokiej jakości, bezstronnych danych. Umożliwia programistom filtrowanie i udoskonalanie danych, usuwanie nieistotnych lub szkodliwych informacji oraz zmniejszanie ryzyka błędów w wynikowych modelach.
Kluczowe Cechy:
- Filtrowanie Danych: Umożliwia programistom filtrowanie danych w oparciu o różne kryteria, takie jak treść, źródło i trafność.
- Wykrywanie Błędów: Identyfikuje i łagodzi potencjalne błędy w danych, zapewniając sprawiedliwość i równość w wynikach modelu.
- Wzbogacanie Danych: Umożliwia programistom wzbogacanie danych dodatkowymi informacjami, poprawiając dokładność i kompletność zbioru danych treningowych.
Korzyści:
- Poprawiona Dokładność Modelu: Trening na wysokiej jakości danych prowadzi do dokładniejszych i bardziej niezawodnych modeli AI.
- Zmniejszone Błędy: Łagodzenie błędów w danych zapewnia sprawiedliwość i równość w wynikach modelu.
- Zwiększone Zaufanie: Budowanie modeli na bezstronnych danych zwiększa zaufanie do systemu AI i jego decyzji.
Wniosek: Nowa Era Automatyzacji Opartej na AI
Mikrousługi NeMo firmy Nvidia stanowią znaczący postęp w dziedzinie rozwoju agentów AI. Zapewniając kompleksowy zestaw narzędzi, które rozwiązują kluczowe wyzwania związane z dostępem do danych, dostosowywaniem modeli i etycznym zachowaniem, Nvidia umożliwia programistom budowanie innowacyjnych rozwiązań AI, które zwiększają wymierną wartość biznesową. W miarę jak coraz więcej organizacji wdraża agentów AI, mikrousługi NeMo bez wątpienia odegrają kluczową rolę w kształtowaniu przyszłości pracy i automatyzacji.