Platforma Nvidia NeMo dla budowy agentów AI
Nvidia oficjalnie uruchomiła platformę NeMo, kompleksowy zestaw mikrousług zaprojektowanych w celu usprawnienia rozwoju zaawansowanych systemów agentów AI. Platforma ta, ogłoszona w środę 23 kwietnia, obsługuje różnorodne duże modele językowe (LLM) i wykorzystuje mechanizm ‘Data Flywheel’ (Koło Zamachowe Danych). To innowacyjne podejście pozwala agentom AI na ciągłe uczenie się na podstawie doświadczeń ze świata rzeczywistego, zwiększając ich wydajność i zdolność adaptacji. NeMo to nie tylko narzędzie, to cała filozofia tworzenia inteligentnych systemów, które mogą ewoluować i doskonalić się w interakcji z danymi.
Kluczowe komponenty platformy NeMo
Platforma NeMo to ekosystem wzajemnie połączonych mikrousług, z których każda została zaprojektowana w celu rozwiązania konkretnych aspektów rozwoju agentów AI. Komponenty te współpracują ze sobą, aby zapewnić programistom solidny zestaw narzędzi do tworzenia zaawansowanych rozwiązań AI. Platforma oferuje spójny interfejs programistyczny (API), co ułatwia integrowanie poszczególnych komponentów i budowanie złożonych systemów. Co więcej, NeMo jest zaprojektowane z myślą o skalowalności, dzięki czemu może być wykorzystywane zarówno w małych projektach, jak i w dużych przedsiębiorstwach. Bezpieczeństwo danych jest również priorytetem, a platforma oferuje mechanizmy kontroli dostępu i szyfrowania, aby chronić poufne informacje.
NeMo Customizer: Przyspieszenie dostrajania LLM
NeMo Customizer to kluczowy komponent zaprojektowany w celu przyspieszenia dostrajania dużych modeli językowych. Ta mikrousługa upraszcza proces dostosowywania LLM do konkretnych zadań lub zbiorów danych, umożliwiając programistom osiągnięcie optymalnej wydajności przy minimalnym wysiłku. Usprawniając proces dostrajania, NeMo Customizer skraca czas i zasoby potrzebne do dostosowania LLM do różnych zastosowań. To narzędzie jest szczególnie przydatne w sytuacjach, gdy mamy do czynienia z wyspecjalizowanymi danymi, które wymagają precyzyjnego dostrojenia modelu. Możemy dostosować model, aby lepiej rozumiał specyficzny język, terminologię i kontekst naszej branży. Dodatkowo, NeMo Customizer oferuje funkcje automatycznego doboru parametrów, co pozwala zaoszczędzić czas i wysiłek związany z ręcznym eksperymentowaniem.
NeMo Evaluator: Uproszczenie oceny modelu AI i przepływu pracy
NeMo Evaluator zapewnia uproszczone podejście do oceny modeli AI i przepływów pracy w oparciu o dostosowane i specyficzne dla branży testy porównawcze. Ta mikrousługa pozwala programistom szybko ocenić wydajność ich agentów AI, zidentyfikować obszary wymagające poprawy i upewnić się, że ich rozwiązania spełniają wymagane standardy. Za pomocą zaledwie pięciu wywołań API programiści mogą uzyskać cenny wgląd w skuteczność swoich modeli AI. Evaluator oferuje szeroki zakres metryk i wizualizacji, które ułatwiają analizę wyników i identyfikację wąskich gardeł. Możemy również porównywać wydajność różnych modeli i konfiguracji, aby wybrać najlepsze rozwiązanie dla naszego zadania. Co więcej, NeMo Evaluator integruje się z innymi narzędziami do monitorowania i raportowania, co pozwala na ciągłe śledzenie wydajności agentów AI w środowisku produkcyjnym.
NeMo Guardrails: Poprawa zgodności i ochrony
NeMo Guardrails zostało zaprojektowane w celu poprawy zgodności i ochrony systemów AI bez znaczącego wpływu na wydajność. Ta mikrousługa zapewnia, że agenci AI przestrzegają wytycznych etycznych i wymogów regulacyjnych, zmniejszając ryzyko niezamierzonych konsekwencji. Dodając tylko pół sekundy opóźnienia, NeMo Guardrails może poprawić ochronę zgodności nawet 1,4 razy. Guardrails to zestaw reguł i ograniczeń, które definiują dopuszczalne zachowanie agenta AI. Reguły te mogą obejmować ograniczenia dotyczące języka, treści i działań, które agent może podejmować. NeMo Guardrails wykorzystuje zaawansowane techniki przetwarzania języka naturalnego (NLP) i uczenia maszynowego, aby monitorować zachowanie agenta i reagować na potencjalne naruszenia. System może generować alerty, blokować niebezpieczne działania lub nawet automatycznie dostosowywać zachowanie agenta, aby zapewnić zgodność z wytycznymi.
NeMo Retriever: Ułatwienie pobierania wiedzy
NeMo Retriever pomaga agentom AI w uzyskiwaniu dostępu i pobieraniu dokładnych informacji z baz danych. Ta mikrousługa umożliwia agentom AI szybkie lokalizowanie prawidłowej wiedzy, poprawiając ich zdolność do odpowiadania na pytania, rozwiązywania problemów i podejmowania świadomych decyzji. Usprawniając proces pobierania wiedzy, NeMo Retriever zwiększa ogólną efektywność agentów AI. Retriever integruje się z różnymi źródłami danych, w tym bazami danych SQL, NoSQL, dokumentami tekstowymi i stronami internetowymi. Wykorzystuje techniki indeksowania i wyszukiwania, aby szybko i skutecznie znajdować odpowiednie informacje. Retriever oferuje również funkcje filtrowania i rankingu wyników, aby zapewnić, że agent AI otrzymuje najbardziej trafne i użyteczne informacje. Dodatkowo, NeMo Retriever może być dostosowany do specyficznych potrzeb i wymagań różnych branż i zastosowań.
NeMo Curator: Szkolenie wysoce dokładnych generatywnych modeli AI
NeMo Curator został zaprojektowany w celu szkolenia wysoce dokładnych generatywnych modeli AI. Ta mikrousługa zapewnia programistom narzędzia i zasoby potrzebne do tworzenia agentów AI, którzy mogą generować realistyczny i spójny tekst, obrazy i inne rodzaje treści. Optymalizując proces szkolenia, NeMo Curator umożliwia rozwój najnowocześniejszych generatywnych rozwiązań AI. Curator wykorzystuje zaawansowane techniki uczenia maszynowego, takie jak uczenie ze wzmocnieniem (Reinforcement Learning) i uczenie transferowe (Transfer Learning), aby poprawić jakość i dokładność generowanych treści. Oferuje również narzędzia do monitorowania i kontroli procesu szkolenia, co pozwala na identyfikację i eliminację potencjalnych problemów. NeMo Curator jest szczególnie przydatny w sytuacjach, gdy potrzebujemy tworzyć wysokiej jakości treści w sposób automatyczny i skalowalny.
Mechanizm Data Flywheel
Data Flywheel to centralna koncepcja w platformie NeMo, zaprojektowana w celu umożliwienia ciągłego uczenia się i doskonalenia modeli AI. Mechanizm ten tworzy pozytywną pętlę sprzężenia zwrotnego, w której agenci AI uczą się na podstawie interakcji ze środowiskiem, stając się z czasem bardziej inteligentni i efektywni. Data Flywheel to nie tylko algorytm, to cała strategia zarządzania danymi i procesem uczenia się agenta AI.
Pozytywna pętla sprzężenia zwrotnego
Data Flywheel działa poprzez ciągły cykl interakcji, gromadzenia danych, oceny i udoskonalania. W miarę jak agenci AI wchodzą w interakcje z użytkownikami i środowiskiem, generują ogromne ilości danych, w tym zapisy dialogów i wzorce użytkowania. Dane te są następnie przetwarzane przez NeMo Curator w celu identyfikacji istotnych spostrzeżeń i wzorców. NeMo Evaluator ocenia wydajność agenta AI, identyfikując obszary, w których jest on znakomity, i obszary, w których wymaga poprawy. Wreszcie, NeMo Customizer dostraja model na podstawie tej oceny, zwiększając jego dokładność i efektywność. Ta pętla ciągłego uczenia się i doskonalenia pozwala agentom AI na adaptację do zmieniających się warunków i potrzeb użytkowników. Dodatkowo, Data Flywheel może wykorzystywać techniki uczenia aktywnego (Active Learning), aby identyfikować dane, które są najbardziej informatywne i wymagają interwencji człowieka. To pozwala na efektywne wykorzystanie zasobów i przyspieszenie procesu uczenia się.
Minimalna interwencja człowieka i maksymalna autonomia
Data Flywheel został zaprojektowany do działania z minimalną interwencją człowieka i maksymalną autonomią. Pozwala to agentom AI na ciągłe uczenie się i doskonalenie bez konieczności ciągłego nadzoru. Automatyzując proces uczenia się, Data Flywheel zmniejsza obciążenie programistów i umożliwia agentom AI dostosowywanie się do zmieniających się warunków i potrzeb użytkowników. Autonomia agenta AI jest kluczowa dla jego efektywności i skalowalności. Data Flywheel pozwala agentowi na samodzielne podejmowanie decyzji i uczenie się na własnych błędach. Oczywiście, ważne jest, aby zapewnić odpowiednie mechanizmy kontroli i bezpieczeństwa, aby zapobiec niepożądanym skutkom. Jednakże, maksymalizacja autonomii agenta AI pozwala na uwolnienie potencjału sztucznej inteligencji i wykorzystanie jej do rozwiązywania złożonych problemów.
Integracja i wdrażanie
Platforma NeMo została zaprojektowana tak, aby można ją było łatwo zintegrować i wdrożyć w różnych infrastrukturach obliczeniowych, w tym w środowiskach lokalnych i chmurowych. Ta elastyczność pozwala organizacjom wykorzystać platformę w sposób, który najlepiej odpowiada ich potrzebom i zasobom. NeMo oferuje szeroki zakres narzędzi i bibliotek, które ułatwiają integrację z istniejącymi systemami i aplikacjami. Wspiera również popularne standardy i protokoły, takie jak REST API i gRPC. Dodatkowo, NeMo jest zoptymalizowane pod kątem działania na różnych platformach sprzętowych, w tym na procesorach CPU, GPU i TPU. To pozwala organizacjom na wybór najlepszej infrastruktury dla swoich potrzeb i zasobów.
Platforma oprogramowania Nvidia AI Enterprise
Platforma NeMo jest wdrażana na platformie oprogramowania Nvidia AI Enterprise, która zapewnia kompleksowy zestaw narzędzi i zasobów do opracowywania i wdrażania aplikacji AI. Platforma ta upraszcza proces zarządzania i skalowania rozwiązań AI, umożliwiając organizacjom skupienie się na innowacjach i wartości biznesowej. Nvidia AI Enterprise to kompletne środowisko programistyczne dla AI, które obejmuje wszystko, czego potrzebujesz do budowy, wdrażania i zarządzania aplikacjami AI. Platforma oferuje szeroki zakres narzędzi i bibliotek, w tym CUDA, cuDNN i TensorRT. Wspiera również popularne frameworki uczenia maszynowego, takie jak TensorFlow i PyTorch. Dodatkowo, Nvidia AI Enterprise zapewnia narzędzia do monitorowania, diagnostyki i optymalizacji wydajności aplikacji AI.
Wykonywanie w infrastrukturze obliczeniowej z akceleracją
NeMo można uruchamiać w dowolnej infrastrukturze obliczeniowej z akceleracją, co pozwala organizacjom wykorzystać moc procesorów graficznych (GPU) i innego specjalistycznego sprzętu w celu optymalizacji wydajności ich agentów AI. Dzięki temu agenci AI mogą z łatwością obsługiwać złożone zadania i duże zbiory danych. Akceleracja obliczeniowa jest kluczowa dla wydajności i skalowalności aplikacji AI. GPU oferują znacznie wyższą przepustowość obliczeniową niż procesory CPU, co pozwala na szybsze szkolenie i wdrażanie modeli AI. NeMo jest zoptymalizowane pod kątem działania na GPU Nvidia, co pozwala na maksymalne wykorzystanie ich możliwości. Platforma wspiera również inne rodzaje akceleratorów, takie jak układy FPGA i ASIC, co daje organizacjom elastyczność w wyborze najlepszej infrastruktury dla swoich potrzeb.
Zastosowania w świecie rzeczywistym
Platforma NeMo została zaprojektowana do obsługi szerokiego zakresu zastosowań w różnych branżach. Duże przedsiębiorstwa mogą budować setki agentów AI o różnych funkcjach, takich jak automatyczne wykrywanie oszustw, asystenci zakupów, predykcyjne utrzymanie maszyn i przegląd dokumentów. Możliwości zastosowania agentów AI są praktycznie nieograniczone. Można ich wykorzystywać do automatyzacji procesów biznesowych, poprawy obsługi klienta, optymalizacji łańcucha dostaw, personalizacji marketingu i wielu innych. Platforma NeMo oferuje narzędzia i zasoby potrzebne do tworzenia agentów AI, które są dostosowane do specyficznych potrzeb i wymagań różnych branż i zastosowań.
Wdrożenie przez AT&T
AT&T nawiązało współpracę z Arize i Quantiphi, aby wykorzystać NeMo do opracowania zaawansowanego agenta AI zdolnego do przetwarzania blisko 10 000 dokumentów wiedzy korporacyjnej aktualizowanych co tydzień. Łącząc NeMo Customizer i Evaluator, AT&T dostroiło Mistral 7B w celu osiągnięcia spersonalizowanejobsługi klienta, zapobiegania oszustwom i optymalizacji wydajności sieci. Wdrożenie to doprowadziło do 40% wzrostu ogólnej dokładności odpowiedzi AI. To konkretny przykład pokazuje, jak platforma NeMo może być wykorzystywana do rozwiązywania realnych problemów biznesowych i osiągania wymiernych korzyści. Wykorzystanie Mistral 7B, potężnego modelu językowego, w połączeniu z narzędziami NeMo do dostrajania i oceny, pozwoliło AT&T na stworzenie agenta AI, który jest w stanie efektywnie przetwarzać i analizować ogromne ilości danych.
Obsługa i integracja modeli open-source
Mikrousługi NeMo obsługują różnorodne popularne modele open-source, w tym Llama, Microsoft Phi, Google Gemma, Mistral i Llama Nemotron Ultra. Pozwala to programistom na wykorzystanie najlepszych dostępnych modeli AI i dostosowanie ich do swoich specyficznych potrzeb. Wsparcie dla modeli open-source jest kluczowe dla innowacji i rozwoju w dziedzinie sztucznej inteligencji. Platforma NeMo pozwala programistom na łatwe integrowanie i eksperymentowanie z różnymi modelami, co przyspiesza proces tworzenia i wdrażania aplikacji AI. Dodatkowo, NeMo oferuje narzędzia do optymalizacji i dostrajania modeli open-source, co pozwala na osiągnięcie lepszej wydajności i dokładności.
Integracja przez Meta
Meta zintegrowała NeMo, dodając konektory do Llamastack. Integracja ta umożliwia programistom bezproblemowe włączenie możliwości NeMo do istniejących przepływów pracy AI. Integracja z Llamastack ułatwia wykorzystanie NeMo w ekosystemie Meta i pozwala na tworzenie bardziej zaawansowanych i innowacyjnych aplikacji AI. Llamastack to platforma do budowy i wdrażania aplikacji AI, która oferuje szeroki zakres narzędzi i zasobów. Integracja z NeMo pozwala programistom na wykorzystanie mocy obu platform i tworzenie jeszcze bardziej efektywnych i skalowalnych rozwiązań AI.
Integracja dostawców oprogramowania AI
Dostawcy oprogramowania AI, tacy jak Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate i Weights & Biases, zintegrowali NeMo ze swoimi platformami. To szerokie rozpowszechnienie sprawia, że NeMo jest dostępne dla szerokiego grona programistów i organizacji. Integracja z popularnymi platformami i narzędziami AI ułatwia wdrożenie i wykorzystanie NeMo w różnych środowiskach i zastosowaniach. Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate i Weights & Biases to wiodący dostawcy oprogramowania AI, którzy oferują szeroki zakres narzędzi i usług dla programistów i organizacji. Integracja z NeMo pozwala na wykorzystanie możliwości platformy w ich istniejących przepływach pracy i tworzenie jeszcze bardziej zaawansowanych i innowacyjnych rozwiązań AI. Ta szeroka dostępność i integracja sprawiają, że NeMo staje się kluczową platformą dla rozwoju i wdrażania agentów AI.