NVIDIA espère ouvrir de nouvelles portes pour le développement de modèles d'intelligence artificielle (IA) générative avec AI Workbench.
La boîte à outils d'entreprise vise à rendre le développement de l'IA plus rationalisé, efficace et accessible.< /p>
Ses capacités rapportées vont des modèles de mise à l'échelle sur n'importe quelle infrastructure, y compris les PC, les postes de travail, les centres de données et les clouds publics, à la collaboration et au déploiement transparents.
Les complexités impliquées dans le réglage, la mise à l'échelle, et le déploiement de modèles d'IA peut être facilité par une plate-forme unifiée, permettant aux développeurs d'exploiter tout le potentiel de l'IA pour des cas d'utilisation spécifiques.
Des démonstrations lors d'un événement récent ont montré la génération d'images personnalisées avec Stable Diffusion XL et un Llama 2 affiné pour le raisonnement médical développé à l'aide d'AI Workbench.
Défis dans l'IA d'entreprise Développement
Le développement de modèles d'IA générative implique plusieurs étapes, chacune avec des défis et des exigences.
De la sélection d'un modèle pré-formé, tel qu'un modèle de langage large (LLM), les développeurs veulent souvent pour régler le modèle pour des applications spécifiques.
Ce processus nécessite une infrastructure capable de gérer diverses demandes informatiques et de s'intégrer de manière transparente à des outils tels que GitHub, Hugging Face, NVIDIA NGC et des serveurs auto-hébergés.
Le parcours exige une expertise en machine learning, en techniques de manipulation de données, en Python et dans des frameworks tels que TensorFlow.
La complexité de la gestion des informations d'identification, de l'accès aux données et des dépendances entre les composants s'ajoute à cela.
Avec la prolifération des données sensibles, la sécurité est primordiale, exigeant des mesures solides pour garantir la confidentialité et intégrité.
En plus de tout cela, la gestion des flux de travail sur différentes machines et plates-formes ajoute à la complexité.
Fonctionnalités d'AI Workbench
AI Workbench vise à simplifier la processus de développement en relevant ces défis avec :
- Une plate-forme de développement facile à utiliser avec des outils comme JupyterLab, VS Code et des services comme GitHub.
- Un accent sur la transparence et la reproductibilité pour favoriser une meilleure collaboration entre les équipes.
- Déploiement client-serveur pour basculer entre les ressources locales et distantes, ce qui facilite le processus de mise à l'échelle.
- Personnalisation des workflows de texte et d'image
Une plate-forme de développement facile à utiliser avec des outils comme JupyterLab, VS Code et des services comme GitHub.Un accent sur la transparence et la reproductibilité pour favoriser une meilleure collaboration entre les équipes.Déploiement client-serveur pour basculer entre les ressources locales et distantes, ce qui facilite le processus de mise à l'échelle.Personnalisation des workflows de texte et d'imagePour les entreprises qui cherchent à explorer le monde puissant de l'IA générative, il peut être un tremplin crucial pour accélérer l'adoption et l'intégration.
L'avenir du développement de l'IA d'entreprise
Le NVIDIA AI Workbench est particulièrement important pour les entreprises car il permet de rationaliser le processus de développement avec de nouveaux possibilités de personnalisation, d'évolutivité et de solutions rentables.
En répondant aux défis de l'expertise technique, de la sécurité des données et de la gestion des flux de travail, NVIDIA boîte à outils pourrait changer la donne pour les entreprises qui exploitent l'IA pour diverses applications.
boîte à outils
Image sélectionnée : JHVEPhoto/Shutterstock
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