Nvidia Corp. đã chính thức ra mắt NeMo microservices, một bộ công cụ toàn diện được thiết kế tỉ mỉ để trao quyền cho các nhà phát triển trong việc tăng tốc triển khai các AI agent tinh vi. Các microservices này được thiết kế để khai thác sức mạnh của suy luận AI và các hệ thống thông tin ở quy mô lớn, đánh dấu một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực tự động hóa và năng suất dựa trên AI.
Sự Trỗi Dậy của AI Agent: Đồng Đội Kỹ Thuật Số Trong Lực Lượng Lao Động Hiện Đại
AI agent đang nhanh chóng nổi lên như những tài sản không thể thiếu trong lực lượng lao động hiện đại, sẵn sàng cách mạng hóa cách thức hoạt động của người lao động tri thức và dịch vụ. Những đồng đội kỹ thuật số này được thiết kế để tích hợp liền mạch vào các quy trình làm việc hiện có, có khả năng thực hiện một loạt các tác vụ, bao gồm:
- Xử Lý Đơn Hàng: Quản lý và xử lý hiệu quả các đơn hàng của khách hàng, hợp lý hóa hoạt động và giảm thiểu sự can thiệp thủ công.
- Khám Phá Thông Tin: Nhanh chóng xác định và truy xuất thông tin liên quan từ các tập dữ liệu lớn, cho phép đưa ra quyết định và hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu.
- Thực Thi Tác Vụ Chủ Động: Dự đoán và chủ động giải quyết các vấn đề hoặc cơ hội tiềm năng, nâng cao hiệu quả và sự linh hoạt hoạt động tổng thể.
Không giống như chatbot AI truyền thống, AI agent sở hữu khả năng độc đáo để thực hiện các hành động tự động với sự giám sát tối thiểu của con người. Mức độ tự chủ này đòi hỏi khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả. Agent dựa vào một luồng dữ liệu liên tục để thông báo cho lý luận của chúng, điều này có thể đặc biệt khó khăn khi xử lý kiến thức độc quyền hoặc thông tin thời gian thực thay đổi nhanh chóng.
Giải Quyết Thách Thức Dữ Liệu: Đảm Bảo Tính Chính Xác và Độ Tin Cậy của Agent
Một trong những thách thức quan trọng trong việc phát triển và triển khai AI agent là đảm bảo luồng dữ liệu chất lượng cao nhất quán. Nếu không có quyền truy cập vào thông tin liên quan và cập nhật từ nhiều nguồn khác nhau, sự hiểu biết của agent có thể suy yếu, dẫn đến các phản hồi không đáng tin cậy và giảm năng suất. Điều này đặc biệt đúng khi agent cần truy cập kiến thức độc quyền được lưu trữ sau tường lửa của công ty hoặc sử dụng thông tin thời gian thực thay đổi nhanh chóng.
Joey Conway, giám đốc cấp cao về phần mềm AI tạo sinh cho doanh nghiệp tại Nvidia, nhấn mạnh tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu, nói rằng, ‘Nếu không có luồng đầu vào chất lượng cao liên tục - từ cơ sở dữ liệu, tương tác của người dùng hoặc tín hiệu thực tế - sự hiểu biết của một agent có thể suy yếu, làm cho các phản hồi kém tin cậy hơn, điều này làm cho agent kém năng suất hơn.’
NeMo Microservices: Bộ Công Cụ Toàn Diện Cho Phát Triển AI Agent
Để giải quyết những thách thức này và tăng tốc phát triển và triển khai AI agent, Nvidia đang giới thiệu NeMo microservices. Bộ công cụ này bao gồm năm thành phần chính:
Customizer: Tạo điều kiện thuận lợi cho việc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cung cấp thông lượng đào tạo cao hơn tới 1,8 lần. Điều này cho phép các nhà phát triển nhanh chóng điều chỉnh các mô hình cho các tập dữ liệu cụ thể, tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác. Customizer cung cấp một giao diện lập trình ứng dụng (API) cho phép các nhà phát triển quản lý các mô hình một cách hiệu quả trước khi triển khai.
Evaluator: Đơn giản hóa việc đánh giá các mô hình và quy trình làm việc AI dựa trên các tiêu chuẩn tùy chỉnh và tiêu chuẩn ngành. Chỉ với năm lệnh gọi API, các nhà phát triển có thể đánh giá toàn diện hiệu suất của các giải pháp AI của họ, đảm bảo chúng đáp ứng các tiêu chuẩn bắt buộc.
Guardrails: Hoạt động như một mạng lưới an toàn, ngăn các mô hình hoặc agent AI cư xử theo những cách không an toàn hoặc vượt quá giới hạn. Điều này đảm bảo tuân thủ và hành vi đạo đức, chỉ thêm độ trễ nửa giây trong khi cung cấp hiệu quả 1,4 lần.
Retriever: Trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các agent có thể trích xuất dữ liệu từ các hệ thống khác nhau và xử lý chính xác dữ liệu đó. Điều này cho phép tạo ra các đường ống dữ liệu AI phức tạp, chẳng hạn như tạo ra tăng cường truy xuất (RAG), nâng cao khả năng truy cập và sử dụng thông tin liên quan của agent.
Curator: Cho phép các nhà phát triển lọc và tinh chỉnh dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình AI, cải thiện độ chính xác của mô hình và giảm thiểu sự thiên vị. Bằng cách đảm bảo rằng chỉ dữ liệu chất lượng cao được sử dụng, Curator giúp tạo ra các AI agent đáng tin cậy và hiệu quả hơn.
Theo Conway, ‘NeMo microservices dễ vận hành và có thể chạy trên bất kỳ cơ sở hạ tầng điện toán tăng tốc nào, cả tại chỗ và trên đám mây, đồng thời cung cấp bảo mật, ổn định và hỗ trợ cấp doanh nghiệp.’
Dân Chủ Hóa Phát Triển AI Agent: Khả Năng Tiếp Cận Cho Tất Cả Mọi Người
Nvidia đã thiết kế các công cụ NeMo với khả năng tiếp cận trong tâm trí, đảm bảo rằng các nhà phát triển có kiến thức AI chung có thể tận dụng chúng thông qua các lệnh gọi API đơn giản. Sự dân chủ hóa phát triển AI agent này trao quyền cho các doanh nghiệp xây dựng các hệ thống đa agent phức tạp, nơi hàng trăm agent chuyên biệt cộng tác để đạt được các mục tiêu thống nhất trong khi làm việc cùng với các đồng đội là con người.
Hỗ Trợ Mô Hình Rộng Rãi: Chấp Nhận Hệ Sinh Thái AI Mở
NeMo microservices tự hào có sự hỗ trợ rộng rãi cho một loạt các mô hình AI mở phổ biến, bao gồm:
- Họ mô hình Llama của Meta Platforms Inc.
- Họ mô hình ngôn ngữ nhỏ Microsoft Phi
- Các mô hình Gemma của Google LLC
- Các mô hình Mistral
Hơn nữa, Llama Nemotron Ultra của Nvidia, được công nhận là một mô hình mở hàng đầu để lý luận khoa học, mã hóa và các tiêu chuẩn toán học phức tạp, cũng có thể truy cập thông qua các microservices.
Chấp Nhận Ngành: Một Hệ Sinh Thái Đối Tác Phát Triển
Nhiều nhà cung cấp dịch vụ AI hàng đầu đã tích hợp NeMo microservices vào nền tảng của họ, bao gồm:
- Cloudera Inc.
- Datadog Inc.
- Dataiku
- DataRobot Inc.
- DataStax Inc.
- SuperAnnotate AI Inc.
- Weights & Biases Inc.
Sự chấp nhận rộng rãi này nhấn mạnh giá trị và tính linh hoạt của NeMo microservices trong hệ sinh thái AI. Các nhà phát triển có thể bắt đầu sử dụng ngay lập tức các microservices này thông qua các khung AI phổ biến như CrewAI, Haystack by Deepset, LangChain, LlamaIndex và Llamastack.
Ứng Dụng Thực Tế: Thúc Đẩy Giá Trị Kinh Doanh
Các đối tác và công ty công nghệ của Nvidia đã tận dụng các NeMo microservices mới để xây dựng các nền tảng AI agent sáng tạo và đưa các đồng đội kỹ thuật số lên tàu, thúc đẩy giá trị kinh doanh hữu hình.
AT&T Inc.: Đã sử dụng NeMo Customizer và Evaluator để tinh chỉnh một mô hình Mistral 7B cho các dịch vụ được cá nhân hóa, ngăn chặn gian lận và tối ưu hóa hiệu suất mạng, dẫn đến tăng độ chính xác của AI agent.
BlackRock Inc.: Đang tích hợp các microservices vào nền tảng công nghệ Aladdin của mình để thống nhất quản lý đầu tư thông qua một ngôn ngữ dữ liệu chung, nâng cao hiệu quả và khả năng đưa ra quyết định.
Đi Sâu Vào Các Thành Phần NeMo Microservices
Để đánh giá đầy đủ tiềm năng chuyển đổi của NeMo microservices, điều cần thiết là phải đi sâu hơn vào từng thành phần:
Customizer: Điều Chỉnh LLM Cho Các Tác Vụ Cụ Thể
Microservice Customizer là một yếu tố thay đổi cuộc chơi cho các tổ chức đang tìm cách điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho các nhu cầu cụ thể của họ. Nó giải quyết thách thức của các LLM mục đích chung không phải lúc nào cũng phù hợp lý tưởng cho các ứng dụng thích hợp hoặc các tập dữ liệu độc quyền.
Các Tính Năng Chính:
- Khả Năng Tinh Chỉnh: Cho phép các nhà phát triển tinh chỉnh LLM bằng cách sử dụng dữ liệu của riêng họ, điều chỉnh kiến thức và hành vi của mô hình cho các tác vụ cụ thể.
- Tăng Thông Lượng Đào Tạo: Cung cấp thông lượng đào tạo cao hơn tới 1,8 lần so với các phương pháp tinh chỉnh truyền thống, tăng tốc quá trình tùy chỉnh mô hình.
- Giao Diện Dựa Trên API: Cung cấp một API thân thiện với người dùng cho phép các nhà phát triển quản lý các mô hình một cách nhanh chóng, đảm bảo chúng được tối ưu hóa để triển khai.
Lợi Ích:
- Cải Thiện Độ Chính Xác: Tinh chỉnh LLM với dữ liệu liên quan giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu suất trong các ứng dụng cụ thể.
- Giảm Thời Gian Phát Triển: Thông lượng đào tạo tăng tốc và API được sắp xếp hợp lý giúp giảm thời gian cần thiết để tùy chỉnh các mô hình.
- Nâng Cao Hiệu Quả: Các mô hình được tối ưu hóa dẫn đến các AI agent hiệu quả hơn, có khả năng mang lại kết quả tốt hơn với ít tài nguyên hơn.
Evaluator: Đánh Giá Hiệu Suất Mô Hình Một Cách Tự Tin
Microservice Evaluator được thiết kế để đơn giản hóa quá trình thường phức tạp là đánh giá hiệu suất mô hình AI. Nó cung cấp một khuôn khổ tiêu chuẩn hóa để đánh giá các mô hình dựa trên các tiêu chuẩn tùy chỉnh và tiêu chuẩn ngành, đảm bảo rằng chúng đáp ứng các tiêu chuẩn bắt buộc.
Các Tính Năng Chính:
- Đánh Giá Đơn Giản: Cho phép các nhà phát triển đánh giá các mô hình và quy trình làm việc AI chỉ với năm lệnh gọi API, sắp xếp hợp lý quá trình đánh giá.
- Tiêu Chuẩn Tùy Chỉnh và Ngành: Hỗ trợ cả các tiêu chuẩn tùy chỉnh phù hợp với các ứng dụng cụ thể và các tiêu chuẩn ngành để so sánh rộng hơn.
- Báo Cáo Toàn Diện: Tạo các báo cáo chi tiết về hiệu suất mô hình, cung cấp thông tin chi tiết về các lĩnh vực cần cải thiện.
Lợi Ích:
- Đưa Ra Quyết Định Dựa Trên Dữ Liệu: Cung cấp dữ liệu khách quan để thông báo cho các quyết định về lựa chọn, đào tạo và triển khai mô hình.
- Cải Thiện Chất Lượng Mô Hình: Xác định các lĩnh vực cần cải thiện, dẫn đến các mô hình AI chất lượng cao hơn và đáng tin cậy hơn.
- Giảm Rủi Ro: Đảm bảo rằng các mô hình đáp ứng các yêu cầu về hiệu suất trước khi triển khai, giảm rủi ro về các vấn đề không mong muốn.
Guardrails: Đảm Bảo Hành Vi AI An Toàn và Đạo Đức
Microservice Guardrails là một thành phần quan trọng để đảm bảo rằng các mô hình AI cư xử theo cách an toàn, đạo đức và tuân thủ. Nó hoạt động như một hệ thống giám sát thời gian thực, ngăn các mô hình tạo ra nội dung không phù hợp hoặc có hại.
Các Tính Năng Chính:
- Giám Sát Thời Gian Thực: Liên tục theo dõi đầu ra của mô hình, xác định và chặn nội dung có khả năng gây hại.
- Các Quy Tắc Có Thể Tùy Chỉnh: Cho phép các nhà phát triển xác định các quy tắc và chính sách tùy chỉnh để phù hợp với các yêu cầu về đạo đức và tuân thủ cụ thể của họ.
- Hiệu Quả và Độ Trễ Thấp: Cung cấp tuân thủ bổ sung với hiệu quả 1,4 lần và chỉ thêm độ trễ nửa giây, giảm thiểu tác động đến hiệu suất.
Lợi Ích:
- Giảm Nguy Cơ Gây Hại: Ngăn các mô hình tạo ra nội dung có thể gây hại, xúc phạm hoặc phân biệt đối xử.
- Đảm Bảo Tuân Thủ: Giúp các tổ chức tuân thủ các quy định và hướng dẫn đạo đức có liên quan.
- Cải Thiện Uy Tín: Thể hiện cam kết phát triển AI có trách nhiệm, nâng cao niềm tin và uy tín.
Retriever: Giải Phóng Sức Mạnh Của Truy Cập Dữ Liệu
Microservice Retriever trao quyền cho các AI agent truy cập và xử lý dữ liệu từ một loạt các nguồn, cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cung cấp các phản hồi chính xác hơn.
Các Tính Năng Chính:
- Trích Xuất Dữ Liệu: Cho phép agent trích xuất dữ liệu từ các hệ thống khác nhau, bao gồm cơ sở dữ liệu, API và tài liệu phi cấu trúc.
- Xử Lý Dữ Liệu: Cho phép agent xử lý và chuyển đổi dữ liệu thành định dạng phù hợp để phân tích và đưa ra quyết định.
- Tạo Ra Tăng Cường Truy Xuất (RAG): Hỗ trợ việc tạo ra các đường ống dữ liệu AI phức tạp, chẳng hạn như RAG, nâng cao khả năng truy cập và sử dụng thông tin liên quan của agent.
Lợi Ích:
- Cải Thiện Độ Chính Xác: Truy cập vào một loạt các nguồn dữ liệu dẫn đến các quyết định chính xác và sáng suốt hơn.
- Nâng Cao Bối Cảnh: Cung cấp cho agent sự hiểu biết sâu sắc hơn về bối cảnh xung quanh các truy vấn của người dùng, cho phép các phản hồi phù hợp hơn.
- Tăng Hiệu Quả: Tự động hóa quá trình trích xuất và xử lý dữ liệu, giải phóng nguồn nhân lực cho các tác vụ chiến lược hơn.
Curator: Tinh Chỉnh Dữ Liệu Để Đào Tạo Mô Hình Tối Ưu
Microservice Curator đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo rằng các mô hình AI được đào tạo trên dữ liệu chất lượng cao, không thiên vị. Nó cho phép các nhà phát triển lọc và tinh chỉnh dữ liệu, loại bỏ thông tin không liên quan hoặc có hại và giảm rủi ro thiên vị trong các mô hình kết quả.
Các Tính Năng Chính:
- Lọc Dữ Liệu: Cho phép các nhà phát triển lọc dữ liệu dựa trên các tiêu chí khác nhau, chẳng hạn như nội dung, nguồn và mức độ liên quan.
- Phát Hiện Thiên Vị: Xác định và giảm thiểu các thành kiến tiềm ẩn trong dữ liệu, đảm bảo tính công bằng và công bằng trong kết quả mô hình.
- Làm Giàu Dữ Liệu: Cho phép các nhà phát triển làm phong phú dữ liệu bằng thông tin bổ sung, cải thiện độ chính xác và đầy đủ của tập dữ liệu đào tạo.
Lợi Ích:
- Cải Thiện Độ Chính Xác Mô Hình: Đào tạo trên dữ liệu chất lượng cao dẫn đến các mô hình AI chính xác và đáng tin cậy hơn.
- Giảm Thiên Vị: Giảm thiểu thiên vị trong dữ liệu đảm bảo tính công bằng và công bằng trong kết quả mô hình.
- Nâng Cao Niềm Tin: Xây dựng các mô hình trên dữ liệu không thiên vị nâng cao niềm tin vào hệ thống AI và các quyết định của nó.
Kết Luận: Một Kỷ Nguyên Mới Về Tự Động Hóa Được Hỗ Trợ Bởi AI
NeMo microservices của Nvidia đại diện cho một tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực phát triển AI agent. Bằng cách cung cấp một bộ công cụ toàn diện giải quyết các thách thức chính về truy cập dữ liệu, tùy chỉnh mô hình và hành vi đạo đức, Nvidia đang trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các giải pháp AI sáng tạo thúc đẩy giá trị kinh doanh hữu hình. Khi ngày càng có nhiều tổ chức chấp nhận AI agent, NeMo microservices chắc chắn sẽ đóng một vai trò then chốt trong việc định hình tương lai của công việc và tự động hóa.