Acelere la IA de producción y el aprendizaje automático con MLOps
Las operaciones de aprendizaje automático (MLOps) son el concepto general que cubre las herramientas, los procesos y las prácticas recomendadas básicas para el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático de extremo a extremo y las operaciones en producción. La creciente infusión de IA en las aplicaciones empresariales genera la necesidad de una entrega y automatización continuas de las cargas de trabajo de IA. Simplifique la implementación de IA en producción con las soluciones de computación acelerada de NVIDIA para MLOps y un ecosistema de partners de productos de software y servicios en la nube.
MLOps puede ampliarse para desarrollar y poner en funcionamiento soluciones de IA generativa (GenAIOps) para gestionar todo el ciclo de vida de los modelos de IA generativa. Más información sobre GenAIOps aquí.
¿Qué es MLOps?
Las operaciones de aprendizaje automático, o MLOps, hacen referencia a los principios, las prácticas, la cultura y las herramientas que permiten a las organizaciones desarrollar, implementar y mantener sistemas de aprendizaje automático (ML) e IA de producción.
Optimice la canalización de IA y aprendizaje automático con facilidad a escala.
Optimice la implementación de IA
El software preparado para NVIDIA DGX™ presenta soluciones MLOps de nivel empresarial que aceleran los flujos de trabajo de IA y mejoran la implementación, la accesibilidad y la utilización de la infraestructura de IA. El software preparado para DGX está probado y certificado para su uso en sistemas DGX, lo que le ayuda a aprovechar al máximo su inversión en plataformas de IA.
La capa de software de la plataforma NVIDIA AI, NVIDIA AI Enterprise, acelera los procesos de ciencia de datos y agiliza el desarrollo y la implementación de IA de producción, incluida la IA generativa, la visión artificial, la IA de voz y mucho más. Con más de 100 marcos, modelos preentrenados y herramientas de desarrollo, NVIDIA AI Enterprise está diseñada para acelerar las empresas hasta el extremo de la IA y ofrecer MLOps preparados para empresas con seguridad, fiabilidad, estabilidad de API y soporte empresarial.
Lleve los proyectos de IA desde cualquier lugar a todas partes
La infraestructura de MLOps acelerada se puede implementar en cualquier lugar, desde los sistemas convencionales NVIDIA-Certified Systems™ y DGX hasta la nube pública, lo que hace que sus proyectos de IA sean transferibles en los centros de datos cada vez más multinube e híbridos de hoy en día.
Inicie sus proyectos de IA generativa con NVIDIA Blueprints. Las empresas pueden crear y poner en funcionamiento aplicaciones de IA personalizadas, lo que crea volantes de IA basados en datos, con Blueprints junto con las bibliotecas, los SDK y los microservicios de NVIDIA AI y Omniverse.
De sus primeros pasos rápidamente con aplicaciones de referencia para casos de uso de IA generativa, como humanos digitales y generación aumentada por recuperación multimodal (RAG).
Los blueprints incluyen microservicios de partners, uno o más agentes de IA, código de referencia, documentación de personalización y un gráfico Helm para la implementación.
Compruebe cómo NVIDIA AI Enterprise apoya los casos de uso del sector y empiece su desarrollo con ejemplos seleccionados.
MLOps para automoción
MLOps para sistemas de recomendación
MLOps para automoción
Los casos de uso en automoción federan datos multimodales (vídeo, RADAR/LIDAR, datos geoespaciales y de telemetría) y requieren un preprocesamiento y etiquetado sofisticados con el objetivo final de un sistema que ayude a los conductores humanos a circular por carreteras y autopistas de forma más eficiente y segura.
Como cabía esperar, muchos de los desafíos a los que se enfrentan los sistemas de aprendizaje automovilístico están relacionados con la federación de datos, la selección, el etiquetado y el entrenamiento de modelos para ejecutarse en hardware perimetral en un vehículo. Sin embargo, existen otros desafíos únicos para operar en el mundo físico y para implementar en un dispositivo a menudo desconectado. Los científicos de datos que trabajan en ML para vehículos autónomos deben simular el comportamiento de sus modelos antes de implementarlos, y los ingenieros de ML deben tener una estrategia para implementar actualizaciones inalámbricas e identificar problemas generalizados o datos que derivan de datos en campo.
Los sistemas de recomendación son ubicuos en las aplicaciones tanto de consumo como empresariales para minoristas, medios de comunicación, publicidad y búsquedas generales, entre muchos otros. Estos sistemas incorporan varios modelos y componentes basados en reglas; también procesan enormes cantidades de datos y pueden tener un tremendo impacto económico.
Dado que los sistemas de recomendación se implementan a menudo en entornos altamente dinámicos, los modelos de recuperación y puntuación pueden necesitar ser entrenados varias veces al día y los científicos de datos tendrán que encontrar una forma de adaptar su rendimiento para maximizar las métricas empresariales. Esto es aún más complicado porque el sistema general dependerá de la interacción entre los modelos entrenados (para encontrar sugerencias relevantes y puntuar una lista filtrada) y las reglas de negocio (para filtrar sugerencias irrelevantes y ordenar los resultados finales).
Por lo tanto, los científicos de datos necesitan un entorno flexible para diseñar y realizar un seguimiento de experimentos, probar hipótesis y definir métricas para monitorizar en producción. Los ingenieros de aprendizaje automático necesitan herramientas para definir, ejecutar y supervisar los procesos de entrenamiento, así como para supervisar el rendimiento del sistema en general.
Securiti permitirá a las organizaciones crear sistemas de IA empresariales seguros y de alto rendimiento con los microservicios NVIDIA NIM
Securiti anunció en Money 20/20 la integración de los microservicios NVIDIA NIM en su solución Securiti Gencore AI. Esto permite a usuarios de sectores como los servicios financieros crear de forma más fácil y rápida sistemas de IA generativa de nivel empresarial, copilotos y agentes de IA seguros y de nivel empresarial, utilizando datos empresariales patentados de forma segura en diversos sistemas de datos y aplicaciones.
Dataiku acelera la IA y el análisis preparados para empresas con NVIDIA
Con Dataiku y NVIDIA, cualquier miembro del equipo puede aprovechar las capacidades de IA y colaborar con otros para entregar más proyectos. A través de las capacidades de ciencia de datos, tanto sin código como basadas en código, de Dataiku, junto con el potente AutoML, los profesionales de todos los niveles pueden encontrar los mejores modelos y admitir perfectamente cuadernos de código, IDE y herramientas CI/CD.
JFrog colabora con NVIDIA para ofrecer modelos de IA seguros con NVIDIA NIM
JFrog Artifactory proporciona una única solución para alojar y gestionar todos los artefactos, binarios, paquetes, archivos, contenedores y componentes para su uso en todas las cadenas de suministro de software. Se espera que la integración de la plataforma JFrog con NVIDIA NIM incorpore modelos de IA en contenedores como paquetes de software en los flujos de trabajo de desarrollo de software existentes.
El auge de la IA ha provocado una creciente demanda de una mejor infraestructura de IA, tanto en la capa de hardware de computación como en las optimizaciones del marco de IA que hacen el máximo uso de la computación acelerada.
La IA afecta a todos los sectores, desde la mejora del servicio al cliente hasta la aceleración de la investigación del cáncer. Explore las prácticas recomendadas a fin de desarrollar una plataforma MLOps eficiente.
Saque provecho a nuestra completa ruta de aprendizaje para LLM, que abarca temas desde básicos a avanzados y ofrece formación práctica desarrollada y presentada por expertos de NVIDIA. Puede optar por la flexibilidad de los cursos que realiza a su propio ritmo o inscribirse en talleres dirigidos por instructores para recibir certificados de competencia.
Implementación de IA generativa en producción con NVIDIA NIM
Acceda al potencial de la IA generativa con NVIDIA NIM. Este vídeo muestra cómo los microservicios NVIDIA NIM pueden transformar su implementación de IA en un potente centro de producción.
Jensen Huang comparte la historia tras la expansión de NVIDIA, desde los juegos hasta el deep learning; las lecciones de liderazgo aprendidas en las últimas décadas y la importancia de MLOps.
Fomente la productividad empresarial con modelos de IA personalizados
Descubra cómo las empresas pueden aprovechar los LLM personalizados que utilizan los servicios lingüísticos NVIDIA NeMo al conectar sus aplicaciones de IA a datos propietarios.
Encuentre todo lo necesario para empezar a desarrollar su aplicación de IA conversacional, incluida la documentación más reciente, tutoriales, blogs técnicos y mucho más.
Hable con un especialista en productos de NVIDIA sobre cómo pasar de la fase piloto a la de producción con la seguridad, la estabilidad de las API y el soporte de NVIDIA AI Enterprise.
