Nvidia đã chính thức ra mắt nền tảng NeMo, một bộ microservices toàn diện được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển các hệ thống AI agent tiên tiến. Nền tảng này, được công bố vào Thứ Tư, ngày 23 tháng 4, hỗ trợ nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và tận dụng cơ chế ‘Data Flywheel’. Cách tiếp cận sáng tạo này cho phép các AI agent liên tục học hỏi từ kinh nghiệm thực tế, nâng cao hiệu suất và khả năng thích ứng của chúng.
Các Thành Phần Cốt Lõi của Nền Tảng NeMo
Nền tảng NeMo là một hệ sinh thái các microservices được kết nối với nhau, mỗi microservice được thiết kế để giải quyết các khía cạnh cụ thể của việc phát triển AI agent. Các thành phần này phối hợp với nhau để cung cấp cho các nhà phát triển một bộ công cụ mạnh mẽ để tạo ra các giải pháp AI phức tạp.
NeMo Customizer: Tăng Tốc Tinh Chỉnh LLM
NeMo Customizer là một thành phần quan trọng được thiết kế để tăng tốc quá trình tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn. Microservice này đơn giản hóa quá trình điều chỉnh LLM cho các tác vụ hoặc bộ dữ liệu cụ thể, cho phép các nhà phát triển đạt được hiệu suất tối ưu với nỗ lực tối thiểu. Bằng cách hợp lý hóa quy trình tinh chỉnh, NeMo Customizer giảm thời gian và tài nguyên cần thiết để điều chỉnh LLM cho các ứng dụng khác nhau. Nó cho phép các nhà phát triển nhanh chóng thích ứng các mô hình ngôn ngữ lớn với các nhu cầu cụ thể, tối ưu hóa chúng cho các trường hợp sử dụng riêng biệt và cải thiện đáng kể độ chính xác và hiệu quả. NeMo Customizer cung cấp giao diện thân thiện với người dùng và các công cụ mạnh mẽ để điều chỉnh các tham số mô hình, quản lý bộ dữ liệu và giám sát hiệu suất. Nó cũng hỗ trợ nhiều kỹ thuật tinh chỉnh, bao gồm tinh chỉnh đầy đủ, tinh chỉnh tham số hiệu quả và học chuyển giao, cho phép các nhà phát triển chọn phương pháp phù hợp nhất cho ứng dụng của họ. Với NeMo Customizer, các nhà phát triển có thể khai thác toàn bộ tiềm năng của LLM và tạo ra các giải pháp AI mạnh mẽ phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ.
NeMo Evaluator: Đơn Giản Hóa Đánh Giá Mô Hình và Quy Trình AI
NeMo Evaluator cung cấp một phương pháp hợp lý để đánh giá các mô hình và quy trình AI dựa trên các chuẩn mực tùy chỉnh và dành riêng cho ngành. Microservice này cho phép các nhà phát triển nhanh chóng đánh giá hiệu suất của các AI agent của họ, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đảm bảo rằng các giải pháp của họ đáp ứng các tiêu chuẩn bắt buộc. Chỉ với năm lệnh gọi API, các nhà phát triển có thể thu được những hiểu biết có giá trị về hiệu quả của các mô hình AI của họ. NeMo Evaluator cung cấp một loạt các số liệu và công cụ đánh giá để đo lường hiệu suất của các mô hình AI trên các tác vụ và bộ dữ liệu khác nhau. Nó hỗ trợ cả các chuẩn mực tiêu chuẩn và tùy chỉnh, cho phép các nhà phát triển đánh giá hiệu suất của các mô hình AI của họ trong các ngữ cảnh cụ thể của ngành. NeMo Evaluator cũng cung cấp các khả năng trực quan hóa, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu hiệu suất. Bằng cách sử dụng NeMo Evaluator, các nhà phát triển có thể đưa ra các quyết định sáng suốt về việc phát triển và triển khai các mô hình AI của họ, đảm bảo rằng chúng đáp ứng các yêu cầu hiệu suất mong muốn. Nó giúp các tổ chức đảm bảo rằng các mô hình AI của họ đáng tin cậy, chính xác và phù hợp với mục đích sử dụng.
NeMo Guardrails: Tăng Cường Tuân Thủ và Bảo Vệ
NeMo Guardrails được thiết kế để tăng cường sự tuân thủ và bảo vệ của các hệ thống AI mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất. Microservice này đảm bảo rằng các AI agent tuân thủ các nguyên tắc đạo đức và các yêu cầu pháp lý, giảm thiểu rủi ro về các hậu quả không mong muốn. Chỉ cần thêm nửa giây độ trễ, NeMo Guardrails có thể cải thiện khả năng bảo vệ tuân thủ lên đến 1,4 lần. Nó cung cấp một bộ chính sách và quy tắc có thể tùy chỉnh để kiểm soát hành vi của các AI agent, ngăn chặn chúng đưa ra các quyết định thiên vị hoặc không an toàn. NeMo Guardrails cũng cung cấp các khả năng giám sát và cảnh báo, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề tuân thủ. Bằng cách sử dụng NeMo Guardrails, các tổ chức có thể xây dựng sự tin tưởng vào các hệ thống AI của họ và đảm bảo rằng chúng được sử dụng một cách có trách nhiệm và đạo đức. Nó tích hợp các cơ chế kiểm soát quyền truy cập để đảm bảo chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập và sửa đổi cấu hình bảo vệ. Các báo cáo chi tiết về hành vi của mô hình AI cho phép kiểm toán và xác minh tuân thủ. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành như tài chính và chăm sóc sức khỏe, nơi tuân thủ là rất quan trọng.
NeMo Retriever: Hỗ Trợ Tìm Kiếm Kiến Thức
NeMo Retriever hỗ trợ các AI agent trong việc truy cập và tìm kiếm thông tin chính xác từ cơ sở dữ liệu. Microservice này cho phép các AI agent nhanh chóng định vị kiến thức chính xác, cải thiện khả năng trả lời câu hỏi, giải quyết vấn đề và đưa ra các quyết định sáng suốt của chúng. Bằng cách hợp lý hóa quy trình tìm kiếm kiến thức, NeMo Retriever nâng cao hiệu quả tổng thể của các AI agent. Nó cung cấp một loạt các kỹ thuật tìm kiếm, bao gồm tìm kiếm ngữ nghĩa, tìm kiếm từ khóa và tìm kiếm dựa trên vectơ, cho phép các AI agent tìm thấy thông tin liên quan ngay cả khi truy vấn không chính xác. NeMo Retriever cũng hỗ trợ nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm cơ sở dữ liệu quan hệ, kho tài liệu và API web. Bằng cách sử dụng NeMo Retriever, các tổ chức có thể cung cấp cho các AI agent của họ quyền truy cập vào thông tin chính xác và kịp thời, cho phép họ đưa ra các quyết định sáng suốt hơn và cải thiện hiệu suất của chúng. Nó hỗ trợ các định dạng dữ liệu khác nhau và tích hợp với các giải pháp quản lý kiến thức hiện có. NeMo Retriever có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các ứng dụng như chatbot, trợ lý ảo và hệ thống hỗ trợ quyết định.
NeMo Curator: Đào Tạo Các Mô Hình AI Tạo Sinh Độ Chính Xác Cao
NeMo Curator được thiết kế để đào tạo các mô hình AI tạo sinh có độ chính xác cao. Microservice này cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ và tài nguyên cần thiết để tạo ra các AI agent có thể tạo ra văn bản, hình ảnh và các loại nội dung khác một cách chân thực và mạch lạc. Bằng cách tối ưu hóa quy trình đào tạo, NeMo Curator cho phép phát triển các giải pháp AI tạo sinh tiên tiến. Nó cung cấp một loạt các thuật toán đào tạo, bao gồm đào tạo đối nghịch tạo sinh (GAN), bộ mã hóa tự động biến đổi và mô hình ngôn ngữ, cho phép các nhà phát triển tạo ra các mô hình AI tạo sinh có khả năng tạo ra nội dung đa dạng và chất lượng cao. NeMo Curator cũng cung cấp các khả năng quản lý dữ liệu, cho phép các nhà phát triển quản lý và chuẩn bị các bộ dữ liệu đào tạo lớn một cách hiệu quả. Bằng cách sử dụng NeMo Curator, các tổ chức có thể phát triển các mô hình AI tạo sinh có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng, bao gồm tạo nội dung, dịch máy và khám phá thuốc. Nó tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt như làm sạch dữ liệu, tăng cường và gắn nhãn. NeMo Curator đảm bảo rằng các mô hình được đào tạo trên dữ liệu sạch và có liên quan, dẫn đến các kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn.
Cơ Chế Data Flywheel
Data Flywheel là một khái niệm trung tâm trong nền tảng NeMo, được thiết kế để cho phép học tập và cải thiện liên tục các mô hình AI. Cơ chế này tạo ra một vòng phản hồi tích cực, nơi các AI agent học hỏi từ các tương tác của chúng với môi trường, trở nên thông minh và hiệu quả hơn theo thời gian.
Vòng Phản Hồi Tích Cực
Data Flywheel hoạt động thông qua một chu kỳ liên tục của tương tác, thu thập dữ liệu, đánh giá và tinh chỉnh. Khi các AI agent tương tác với người dùng và môi trường, chúng tạo ra lượng lớn dữ liệu, bao gồm các bản ghi đối thoại và các mẫu sử dụng. Dữ liệu này sau đó được xử lý bởi NeMo Curator để xác định các hiểu biết và mẫu có liên quan. NeMo Evaluator đánh giá hiệu suất của AI agent, xác định các lĩnh vực mà nó vượt trội và các lĩnh vực mà nó cần cải thiện. Cuối cùng, NeMo Customizer tinh chỉnh mô hình dựa trên đánh giá này, nâng cao độ chính xác và hiệu quả của nó. Vòng phản hồi tích cực này đảm bảo rằng các AI agent liên tục cải thiện khả năng của chúng và trở nên phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng của chúng. Nó cho phép các mô hình AI thích ứng với các điều kiện thay đổi và học hỏi từ các tương tác trong thế giới thực, dẫn đến hiệu suất và độ chính xác được cải thiện. Data Flywheel không chỉ cải thiện các mô hình AI mà còn giúp khám phá các hiểu biết và xu hướng mới trong dữ liệu, cung cấp thông tin có giá trị cho các quyết định kinh doanh.
Can Thiệp Tối Thiểu của Con Người và Tự Chủ Tối Đa
Data Flywheel được thiết kế để hoạt động với sự can thiệp tối thiểu của con người và tự chủ tối đa. Điều này cho phép các AI agent liên tục học hỏi và cải thiện mà không cần giám sát liên tục. Bằng cách tự động hóa quy trình học tập, Data Flywheel giảm gánh nặng cho các nhà phát triển và cho phép các AI agent thích ứng với các điều kiện thay đổi và nhu cầu của người dùng. Nó cung cấp một loạt các công cụ và dịch vụ để tự động hóa các tác vụ, chẳng hạn như thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, đào tạo mô hình và triển khai mô hình. Data Flywheel cũng cung cấp các khả năng giám sát và cảnh báo, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xác định và giải quyết các vấn đề. Bằng cách sử dụng Data Flywheel, các tổ chức có thể xây dựng các hệ thống AI có khả năng tự học hỏi, thích ứng và cải thiện theo thời gian, giảm nhu cầu can thiệp thủ công và cải thiện hiệu quả tổng thể. Nó cho phép các nhà phát triển tập trung vào các khía cạnh chiến lược hơn của việc phát triển AI, chẳng hạn như thiết kế và đổi mới.
Tích Hợp và Triển Khai
Nền tảng NeMo được thiết kế để dễ dàng tích hợp và triển khai trên các cơ sở hạ tầng máy tính khác nhau, bao gồm cả môi trường tại chỗ và trên đám mây. Tính linh hoạt này cho phép các tổ chức tận dụng nền tảng theo cách phù hợp nhất với nhu cầu và nguồn lực của họ.
Nền Tảng Phần Mềm Nvidia AI Enterprise
Nền tảng NeMo được triển khai trên nền tảng phần mềm Nvidia AI Enterprise, cung cấp một bộ công cụ và tài nguyên toàn diện để phát triển và triển khai các ứng dụng AI. Nền tảng này đơn giản hóa quy trình quản lý và mở rộng quy mô các giải pháp AI, cho phép các tổ chức tập trung vào đổi mới và giá trị kinh doanh. Nó cung cấp một loạt các tính năng, bao gồm quản lý container, quản lý tài nguyên, giám sát và bảo mật. Nền tảng Nvidia AI Enterprise cũng cung cấp các API và SDK được tối ưu hóa để phát triển các ứng dụng AI, cho phép các nhà phát triển tận dụng tối đa phần cứng Nvidia. Bằng cách sử dụng nền tảng Nvidia AI Enterprise, các tổ chức có thể triển khai các ứng dụng AI của họ một cách nhanh chóng và dễ dàng, đồng thời đảm bảo rằng chúng có hiệu suất cao và an toàn. Nó cung cấp một môi trường ổn định và được hỗ trợ để phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng AI.
Thực Thi trên Cơ Sở Hạ Tầng Điện Toán Tăng Tốc
NeMo có thể được thực thi trên bất kỳ cơ sở hạ tầng điện toán tăng tốc nào, cho phép các tổ chức tận dụng sức mạnh của GPU và phần cứng chuyên dụng khác để tối ưu hóa hiệu suất của các AI agent của họ. Điều này đảm bảo rằng các AI agent có thể xử lý các tác vụ phức tạp và bộ dữ liệu lớn một cách dễ dàng. Nó cung cấp một loạt các tối ưu hóa phần cứng và phần mềm để tận dụng tối đa khả năng tính toán của GPU Nvidia. NeMo cũng hỗ trợ nhiều khung công tác AI, bao gồm TensorFlow, PyTorch và MXNet, cho phép các nhà phát triển sử dụng các công cụ và kỹ thuật quen thuộc của họ. Bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng điện toán tăng tốc, các tổ chức có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của các AI agent của họ, cho phép họ giải quyết các vấn đề phức tạp hơn và cung cấp các dịch vụ tốt hơn cho khách hàng của họ. Nó cho phép xử lý song song và phân tán, cho phép đào tạo các mô hình AI lớn trên nhiều GPU.
Ứng Dụng Thực Tế
Nền tảng NeMo được thiết kế để hỗ trợ một loạt các ứng dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Các doanh nghiệp lớn có thể xây dựng hàng trăm AI agent với các chức năng khác nhau, chẳng hạn như phát hiện gian lận tự động, trợ lý mua sắm, bảo trì máy móc dự đoán và đánh giá tài liệu.
Triển Khai của AT&T
AT&T đã hợp tác với Arize và Quantiphi để tận dụng NeMo để phát triển một AI agent tiên tiến có khả năng xử lý gần 10.000 tài liệu kiến thức doanh nghiệp được cập nhật hàng tuần. Bằng cách kết hợp NeMo Customizer và Evaluator, AT&T đã tinh chỉnh Mistral 7B để đạt được dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa, ngăn chặn gian lận và tối ưu hóa hiệu suất mạng. Việc triển khai này đã dẫn đến sự gia tăng 40% độ chính xác phản hồi AI tổng thể. AT&T đã có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm của khách hàng, giảm rủi ro gian lận và tối ưu hóa hiệu suất mạng bằng cách sử dụng NeMo. Nó cho phép AT&T tự động hóa các quy trình, giảm chi phí và cải thiện hiệu quả hoạt động. Việc triển khai thành công này chứng minh sức mạnh và tính linh hoạt của nền tảng NeMo trong việc giải quyết các thách thức kinh doanh thực tế. AT&T tiếp tục khám phá các ứng dụng bổ sung của NeMo để cải thiện các dịch vụ và hoạt động của mình.
Hỗ Trợ và Tích Hợp Mô Hình Mã Nguồn Mở
Các microservices NeMo hỗ trợ nhiều mô hình mã nguồn mở phổ biến, bao gồm Llama, Microsoft Phi, Google Gemma, Mistral và Llama Nemotron Ultra. Điều này cho phép các nhà phát triển tận dụng các mô hình AI tốt nhất hiện có và tùy chỉnh chúng để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của họ.
Tích Hợp của Meta
Meta đã tích hợp NeMo bằng cách thêm các trình kết nối vào Llamastack. Việc tích hợp này cho phép các nhà phát triển tích hợp liền mạch các khả năng của NeMo vào các quy trình AI hiện có của họ. Nó cung cấp một loạt các công cụ và dịch vụ để tích hợp NeMo với các nền tảng và khung công tác khác. Meta có thể tận dụng sức mạnh của NeMo để cải thiện hiệu suất của các mô hình AI của mình và phát triển các ứng dụng AI tiên tiến hơn. Việc tích hợp này là một chứng minh cho sự phổ biến và tính linh hoạt của nền tảng NeMo. Nó cho phép các nhà phát triển tận dụng các mô hình AI tốt nhất hiện có mà không cần phải bắt đầu lại từ đầu.
Tích Hợp Nhà Cung Cấp Phần Mềm AI
Các nhà cung cấp phần mềm AI như Cloudera, Datadog, Dataiku, DataRobot, DataStax, SuperAnnotate và Weights & Biases đã tích hợp NeMo vào nền tảng của họ. Việc tích hợp rộng rãi này giúp NeMo có thể truy cập được vào một loạt các nhà phát triển và tổ chức. Nó cung cấp một loạt các công cụ và dịch vụ để giúp các nhà phát triển xây dựng, triển khai và quản lý các ứng dụng AI. Các nhà cung cấp phần mềm AI có thể tận dụng sức mạnh của NeMo để cải thiện hiệu suất của các nền tảng của họ và cung cấp các dịch vụ tốt hơn cho khách hàng của họ. Việc tích hợp này là một chứng minh cho giá trị và tiềm năng của nền tảng NeMo. Nó giúp các nhà phát triển dễ dàng hơn để xây dựng và triển khai các ứng dụng AI và cho phép các tổ chức tận dụng sức mạnh của AI để cải thiện hoạt động và kết quả kinh doanh của họ. Sự hợp tác này làm phong phú hệ sinh thái AI và tạo ra những cơ hội mới cho sự đổi mới và tăng trưởng.