Nvidia официально запустила платформу NeMo, комплексный набор микросервисов, разработанных для упрощения разработки передовых систем AI-агентов. Эта платформа, анонсированная в среду, 23 апреля, поддерживает различные большие языковые модели (LLM) и использует механизм “Data Flywheel”. Этот инновационный подход позволяет AI-агентам постоянно учиться на реальном опыте, повышая их производительность и адаптируемость.
Основные компоненты платформы NeMo
Платформа NeMo - это экосистема взаимосвязанных микросервисов, каждый из которых разработан для решения конкретных аспектов разработки AI-агентов. Эти компоненты работают согласованно, предоставляя разработчикам надежный инструментарий для создания сложных решений на основе AI.
NeMo Customizer: Ускорение тонкой настройки LLM
NeMo Customizer - ключевой компонент, предназначенный для ускорения тонкой настройки больших языковых моделей. Этот микросервис упрощает процесс адаптации LLM к конкретным задачам или наборам данных, позволяя разработчикам достигать оптимальной производительности с минимальными усилиями. Оптимизируя процесс тонкой настройки, NeMo Customizer сокращает время и ресурсы, необходимые для адаптации LLM к различным приложениям. Это особенно важно в условиях быстро меняющихся требований и новых возможностей, где скорость адаптации становится критическим фактором успеха. NeMo Customizer предлагает интуитивно понятный интерфейс и автоматизированные инструменты, которые упрощают процесс тонкой настройки, делая его доступным даже для разработчиков, не имеющих глубоких знаний в области машинного обучения. Благодаря этому, компании могут быстрее внедрять AI-решения и получать конкурентные преимущества.
NeMo Evaluator: Упрощение оценки AI-моделей и рабочих процессов
NeMo Evaluator предлагает оптимизированный подход к оценке AI-моделей и рабочих процессов на основе индивидуальных и отраслевых бенчмарков. Этот микросервис позволяет разработчикам быстро оценивать производительность своих AI-агентов, выявлять области для улучшения и обеспечивать соответствие их решений необходимым стандартам. Всего пять API-вызовов позволяют разработчикам получить ценную информацию об эффективности своих AI-моделей. NeMo Evaluator включает в себя широкий спектр метрик и инструментов для анализа производительности, позволяющих разработчикам получать всестороннюю оценку своих AI-решений. Он также поддерживает интеграцию с другими инструментами разработки и развертывания, обеспечивая бесперебойный рабочий процесс. Благодаря NeMo Evaluator, разработчики могут с уверенностью выпускать AI-решения, которые отвечают самым высоким требованиям к производительности и надежности.
NeMo Guardrails: Повышение соответствия требованиям и защиты
NeMo Guardrails предназначен для повышения соответствия требованиям и защиты AI-систем без существенного влияния на производительность. Этот микросервис гарантирует, что AI-агенты придерживаются этических принципов и нормативных требований, снижая риск непредвиденных последствий. Добавляя всего полсекунды задержки, NeMo Guardrails может повысить защиту соответствия требованиям до 1,4 раза. NeMo Guardrails использует передовые методы обнаружения и предотвращения нарушений, чтобы обеспечить соответствие AI-агентов установленным правилам и стандартам. Он также предоставляет инструменты для мониторинга и отчетности, позволяющие организациям отслеживать соответствие своих AI-систем и принимать меры в случае необходимости. Благодаря NeMo Guardrails, компании могут разрабатывать и развертывать AI-решения, которые являются этичными, надежными и соответствуют всем применимым нормативным требованиям.
NeMo Retriever: Облегчение поиска знаний
NeMo Retriever помогает AI-агентам получать доступ и извлекать точную информацию из баз данных. Этот микросервис позволяет AI-агентам быстро находить правильные знания, улучшая их способность отвечать на вопросы, решать проблемы и принимать обоснованные решения. Оптимизируя процесс поиска знаний, NeMo Retriever повышает общую эффективность AI-агентов. NeMo Retriever использует передовые методы индексирования и поиска, чтобы обеспечить быстрый и точный доступ к необходимой информации. Он также поддерживает различные форматы данных и источники знаний, что делает его универсальным инструментом для различных приложений. Благодаря NeMo Retriever, AI-агенты могут принимать более обоснованные решения и выполнять задачи более эффективно.
NeMo Curator: Обучение высокоточных генеративных AI-моделей
NeMo Curator предназначен для обучения высокоточных генеративных AI-моделей. Этот микросервис предоставляет разработчикам инструменты и ресурсы, необходимые для создания AI-агентов, которые могут генерировать реалистичный и связный текст, изображения и другие типы контента. Оптимизируя процесс обучения, NeMo Curator позволяет разрабатывать передовые генеративные AI-решения. NeMo Curator использует передовые методы обучения и оптимизации, чтобы обеспечить создание высокоточных и реалистичных генеративных AI-моделей. Он также предоставляет инструменты для мониторинга и оценки производительности моделей, позволяющие разработчикам постоянно улучшать их качество. Благодаря NeMo Curator, компании могут разрабатывать AI-решения, которые могут создавать новый контент, автоматизировать творческие процессы и улучшать пользовательский опыт.
Механизм Data Flywheel
Data Flywheel - это центральная концепция платформы NeMo, предназначенная для обеспечения непрерывного обучения и улучшения AI-моделей. Этот механизм создает положительную обратную связь, где AI-агенты учатся на своем взаимодействии с окружающей средой, становясь более интеллектуальными и эффективными с течением времени. Data Flywheel является ключевым элементом в обеспечении долгосрочной эффективности и адаптивности AI-решений. Он позволяет AI-агентам постоянно адаптироваться к новым условиям и требованиям, обеспечивая их актуальность и конкурентоспособность.
Положительная обратная связь
Data Flywheel работает через непрерывный цикл взаимодействия, сбора данных, оценки и совершенствования. Когда AI-агенты взаимодействуют с пользователями и окружающей средой, они генерируют огромные объемы данных, включая записи диалогов и модели использования. Затем эти данные обрабатываются NeMo Curator для выявления соответствующих инсайтов и закономерностей. NeMo Evaluator оценивает производительность AI-агента, определяя области, в которых он преуспевает, и области, в которых ему необходимо улучшение. Наконец, NeMo Customizer тонко настраивает модель на основе этой оценки, повышая ее точность и эффективность. Этот цикл повторяется постоянно, обеспечивая непрерывное улучшение AI-агента. Data Flywheel позволяет AI-агентам адаптироваться к меняющимся условиям и требованиям, обеспечивая их долгосрочную эффективность и конкурентоспособность.
Минимальное вмешательство человека и максимальная автономия
Data Flywheel разработан для работы с минимальным вмешательством человека и максимальной автономией. Это позволяет AI-агентам постоянно учиться и совершенствоваться без необходимости постоянного надзора. Автоматизируя процесс обучения, Data Flywheel снижает нагрузку на разработчиков и позволяет AI-агентам адаптироваться к изменяющимся условиям и потребностям пользователей. Data Flywheel включает в себя механизмы самоконтроля и самокоррекции, позволяющие AI-агентам обнаруживать и исправлять ошибки без участия человека. Это делает AI-решения более надежными и устойчивыми к сбоям. Благодаря Data Flywheel, компании могут развертывать AI-агентов, которые работают автономно и требуют минимального обслуживания.
Интеграция и развертывание
Платформа NeMo разработана для легкой интеграции и развертывания в различных вычислительных инфраструктурах, включая локальные и облачные среды. Эта гибкость позволяет организациям использовать платформу наилучшим образом в соответствии с их потребностями и ресурсами. NeMo предлагает широкий спектр API и инструментов для интеграции с существующими системами и рабочими процессами. Это позволяет компаниям быстро и легко внедрять AI-решения без необходимости значительных изменений в своей инфраструктуре.
Платформа Nvidia AI Enterprise Software
Платформа NeMo развернута на программной платформе Nvidia AI Enterprise, которая предоставляет комплексный набор инструментов и ресурсов для разработки и развертывания AI-приложений. Эта платформа упрощает процесс управления и масштабирования AI-решений, позволяя организациям сосредоточиться на инновациях и бизнес-ценности. Nvidia AI Enterprise обеспечивает надежную и безопасную среду для разработки и развертывания AI-решений. Она также предоставляет инструменты для мониторинга и управления ресурсами, позволяющие компаниям оптимизировать использование своей инфраструктуры.
Выполнение на инфраструктуре ускоренных вычислений
NeMo может выполняться на любой инфраструктуре ускоренных вычислений, что позволяет организациям использовать мощность графических процессоров и другого специализированного оборудования для оптимизации производительности своих AI-агентов. Это гарантирует, что AI-агенты могут легко справляться со сложными задачами и большими наборами данных. Nvidia предлагает широкий спектр графических процессоров и других аппаратных решений, которые оптимизированы для AI-вычислений. Это позволяет компаниям создавать AI-системы, которые отвечают самым высоким требованиям к производительности и масштабируемости.
Реальные приложения
Платформа NeMo предназначена для поддержки широкого спектра приложений в различных отраслях. Крупные предприятия могут создавать сотни AI-агентов с различными функциями, такими как автоматизированное обнаружение мошенничества, помощники по покупкам, профилактическое обслуживание оборудования и проверка документов. NeMo позволяет компаниям автоматизировать широкий спектр задач и улучшать свои бизнес-процессы.
Реализация AT&T
AT&T сотрудничает с Arize и Quantiphi, чтобы использовать NeMo для разработки продвинутого AI-агента, способного обрабатывать почти 10 000 корпоративных знаний, обновляемых еженедельно. Объединив NeMo Customizer и Evaluator, AT&T тонко настроила Mistral 7B для достижения персонализированного обслуживания клиентов, предотвращения мошенничества и оптимизации производительности сети. Эта реализация привела к увеличению общей точности ответа AI на 40%. Этот пример демонстрирует, как NeMo может быть использован для создания AI-решений, которые оказывают значительное влияние на бизнес.
Поддержка и интеграция моделей с открытым исходным кодом
Микросервисы NeMo поддерживают различные популярные модели с открытым исходным кодом, включая Llama, Microsoft Phi, Google Gemma, Mistral и Llama Nemotron Ultra. Это позволяет разработчикам использовать лучшие доступные AI-модели и настраивать их в соответствии со своими конкретными потребностями. Поддержка моделей с открытым исходным кодом обеспечивает гибкость и возможность выбора для разработчиков.
Интеграция Meta
Meta интегрировала NeMo, добавив коннекторы в Llamastack. Эта интеграция позволяет разработчикам легко включать возможности NeMo в свои существующие рабочие процессы AI. Эта интеграция упрощает использование NeMo в существующих AI-проектах.
Интеграция поставщиков AI-программного обеспечения
Поставщики AI-программного обеспечения, такие как Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate и Weights & Biases, интегрировали NeMo в свои платформы. Эта широкая интеграция делает NeMo доступной для широкого круга разработчиков и организаций. Благодаря этой широкой интеграции, NeMo становится все более доступной и удобной для использования платформой для разработки AI-решений.