NVIDIA надеется открыть новые возможности для разработки генеративных моделей искусственного интеллекта (ИИ) с помощью AI Workbench.
Корпоративный набор инструментов предназначен для того, чтобы сделать разработку ИИ более упорядоченной, эффективной и доступной.
Его заявленные возможности варьируются от моделей масштабирования в любой инфраструктуре, включая ПК, рабочие станции, центры обработки данных и общедоступные облака, до беспрепятственного сотрудничества и развертывания.
Сложности, связанные с настройкой, масштабированием и развертыванием моделей ИИ, могут быть упрощены за счет единой платформы, позволяющей разработчикам использовать весь потенциал ИИ для конкретных случаев использования.
Демонстрации на недавнем мероприятии показали генерацию пользовательских изображений с помощью Stable Diffusion XL и точно настроенную Llama 2 для медицинских рассуждений, разработанную с помощью AI Workbench.
Проблемы в разработке корпоративного ИИ
Разработка генеративных моделей ИИ включает в себя несколько этапов, каждый из которых сопряжен с проблемами и требованиями.
После выбора предварительно обученной модели, такой как модель большого языка (LLM), разработчики часто хотят настроить модель для конкретных приложений.
Для этого процесса требуется инфраструктура, способная справиться с различными вычислительными требованиями и легко интегрироваться с такими инструментами, как GitHub, Hugging Face, NVIDIA NGC и собственными серверами.
Путешествие требует знаний в области машинного обучения, методов обработки данных, Python и фреймворков, таких как TensorFlow.
К этому добавляется сложность управления учетными данными, доступом к данным и зависимостями между компонентами.
С распространением конфиденциальных данных безопасность имеет первостепенное значение, требуя надежных мер для обеспечения конфиденциальности и целостности.
Вдобавок ко всему, сложность усложняется управлением рабочими процессами на разных машинах и платформах.
Возможности рабочей среды ИИ
AI Workbench стремится упростить процесс разработки, решая эти проблемы с помощью:
- Простая в использовании платформа для разработки с такими инструментами, как JupyterLab, VS Code и такими сервисами, как GitHub.
- Акцент на прозрачность и воспроизводимость для улучшения сотрудничества между командами.
- Развертывание клиент-сервер для переключения между локальными и удаленными ресурсами, что упрощает процесс масштабирования.
- Настройка рабочих процессов с текстом и изображением
Для предприятий, стремящихся исследовать мощный мир генеративного ИИ, это может стать важной ступенькой в ускорении внедрения и интеграции.
Будущее корпоративной разработки ИИ
NVIDIA AI Workbench особенно важен для предприятий, поскольку он предлагает оптимизировать процесс разработки с новыми возможностями настройки, масштабируемости и экономически эффективными решениями.
Решая проблемы технического опыта, безопасности данных и управления рабочими процессами, NVIDIA Инструментарий может изменить правила игры для предприятий, использующих ИИ для различных приложений.
Рекомендуемое изображение: JHVEPhoto/Shutterstock
