Accélérer l'IA de production et l'apprentissage automatique avec les MLOps
Les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) sont un concept général couvrant les outils, les processus et les bonnes pratiques de base pour le développement et les opérations de bout en bout des systèmes d'apprentissage automatique en production. L'intégration croissante de l'IA dans les applications d'entreprise rend nécessaire la fourniture et l'automatisation continues des charges de travail d'IA. Vous pouvez désormais simplifier le déploiement des modèles d’IA en production grâce aux solutions de calcul accéléré de NVIDIA pour les initiatives MLOps et un écosystème partenaire pour les produits logiciels et les services Cloud.
Les MLOps peuvent être étendus de manière à développer et à rendre opérationnelles des solutions d'IA générative (GenAIOps) afin de gérer l'ensemble du cycle de vie des modèles d'IA générative. En savoir plus sur les GenAIOps ici.
Qu’est-ce que MLOps ?
Les opérations d'apprentissage automatique, ou MLOps, désignent les principes, les pratiques, la culture et les outils permettant aux entreprises de développer, de déployer et de gérer des systèmes d'apprentissage automatique (ML) et d'IA pour la production.
Optimisez votre pipeline d’IA et d’apprentissage automatique en toute simplicité.
Rationalisez vos déploiements d’IA
Le programme de logiciels NVIDIA DGX™-Ready regroupe des solutions MLOps d’entreprise qui accélèrent les workflows d’IA et optimisent le déploiement, l’accessibilité et l’utilisation des infrastructures d’IA. Les logiciels DGX-Ready ont été testés et certifiés pour une utilisation sur les systèmes DGX, ce qui vous aide à améliorer le retour sur investissement de votre plateforme d’IA.
La couche logicielle de la plateforme NVIDIA AI, NVIDIA AI Enterprise, accélère les pipelines de Data Science et rationalise le développement et le déploiement de l'IA de production, notamment l'IA générative, la vision par ordinateur, l'IA vocale, et bien plus encore. Avec plus de 100 frameworks, modèles pré-entraînés et outils de développement, NVIDIA AI Enterprise est conçue pour accélérer les entreprises à l'avant-garde de l'IA et fournir des MLOps adaptés aux entreprises, avec une sécurité, une fiabilité, une stabilité des API et une assistance de niveau professionnel.
Passer les projects d'IA de n'importe où à partout
Les infrastructures MLOps accélérées peuvent être déployées n'importe où, des systèmes NVIDIA-Certified™ et DGX grand public, au Cloud public, rendant vos projets d'IA portables sur les Data Centers actuels, qui sont toujours plus multi-Cloud et hybrides.
Lancez vos projets d'IA générative avec les modèles NVIDIA. Les entreprises peuvent développer et rendre opérationnelles des applications d'IA personnalisées, c'est-à-dire créer des volants d'IA basés sur les données, à l'aide de modèles ainsi que de bibliothèques, de SDK et de microservices NVIDIA AI et Omniverse.
Démarrez rapidement avec des applications de référence pour des cas d'utilisation de l'IA générative, tels que les humains numériques et la génération augmentée par récupération (RAG) multimodale.
Les modèles comprennent des microservices partenaires, un ou plusieurs agents d’IA, du code de référence, de la documentation concernant la personnalisation et un graphique de Helm pour le déploiement.
Créez, personnalisez et déployez une IA générative multimodale.
Offrez des LLM optimisés pour l'entreprise offrant une organisation précise des données, une personnalisation de pointe, des RAG et des performances accélérées.
Découvrez des cas d'utilisation de NVIDIA AI Enterprise spécifiques à chaque secteur et accélérez le développement dans votre entreprise grâce à des exemples triés sur le volet.
MLOps pour l'automobile
MLOps pour les systèmes de recommandation
MLOps pour l'automobile
Les cas d'utilisation du secteur automobile fédéraient les données multimodales (vidéo, RADAR/LIDAR, données géospatiales et de télémétrie) et nécessitent un prétraitement et un étiquetage sophistiqués, avec pour objectif ultime un système qui aidera les conducteurs humains à naviguer sur les routes et les autoroutes plus efficacement et en toute sécurité.
Sans surprise, bon nombre des défis auxquels sont confrontés les systèmes d'apprentissage automatique pour l'automobile sont liés à la fédération des données, à l'organisation, à l'étiquetage et à l'entraînement des modèles destinés à fonctionner sur du matériel à l'Edge dans un véhicule. Cependant, il existe d'autres défis spécifiques aux opérations dans le monde physique et au déploiement sur un appareil souvent déconnecté. Les data scientists travaillant sur l'apprentissage automatique pour les véhicules autonomes doivent simuler le comportement de leurs modèles avant de les déployer, et les ingénieurs en apprentissage automatique doivent disposer d'une stratégie de déploiements OTA et pour identifier les problèmes répandus ou les données dérivant à partir des données sur le terrain.
Les systèmes de recommandation sont omniprésents dans les applications grand public et d'entreprise pour la vente au détail, les médias, la publicité et les cas d'utilisation généraux, entre autres. Ces systèmes incorporent plusieurs modèles et composants basés sur des règles ; ils traitent également d'énormes quantités de données et peuvent avoir un impact économique énorme.
Les systèmes de recommandation étant souvent déployés dans des environnements très dynamiques, les modèles de récupération et de scoring peuvent devoir être réentraînés plusieurs fois par jour, et les data scientists devront souvent comprendre comment adapter leurs performances afin de maximiser les indicateurs commerciaux. Cela est d'autant plus compliqué que le système global dépendra de l'interaction entre les modèles entraînés (pour trouver des suggestions pertinentes et classer une liste filtrée) et les règles métier (pour filtrer les suggestions non pertinentes et trier les résultats finaux).
Les data scientists ont donc besoin d'un environnement flexible pour concevoir et suivre des expériences, tester des hypothèses et définir des métriques à surveiller en production. Les ingénieurs en apprentissage automatique ont besoin d'outils pour définir, exécuter et surveiller les pipelines d'entraînement, ainsi que pour surveiller les performances du système global.
Securiti va permettre aux entreprises de développer des systèmes d'IA d'entreprise sécurisés et hautes performances avec les microservices NVIDIA NIM
Securiti a annoncé à Money 20/20 qu'elle avait intégré les microservices NVIDIA NIM dans sa solution Securiti Gencore AI. Les utilisateurs de secteurs tels que les services financiers peuvent ainsi développer plus facilement et rapidement des systèmes d'IA générative, des copilotes et des agents d'IA sécurisés pour les entreprises, en utilisant des données d'entreprise propriétaires en toute sécurité dans divers systèmes de données et applications.
Dataiku accélère l'IA et l'analyse prêtes pour les entreprises avec NVIDIA
Avec Dataiku et NVIDIA, n'importe quel membre d'une équipe peut exploiter les capacités d'IA et collaborer avec d'autres pour livrer plus de projets. Grâce aux capacités de Data Science sans code et basée sur le code de Dataiku, ainsi qu'à son puissant AutoML, les professionnels de tous niveaux peuvent trouver les meilleurs modèles et prendre facilement en charge les notebooks de code, les IDEs et les outils CI/CD.
JFrog collabore avec NVIDIA pour fournir des modèles d'IA sécurisés avec NVIDIA NIM
JFrog Artifactory fournit une solution unique pour héberger et gérer tous les artefacts, binaires, packages, fichiers, conteneurs et composants à utiliser tout au long des chaînes d'approvisionnement logicielles. L'intégration de la plateforme JFrog avec NVIDIA NIM devrait incorporer des modèles d'IA conteneurisés sous forme de packages logiciels dans les workflows de développement logiciel existants.
Le développement de l'IA a engendré une demande croissante d'amélioration de l'infrastructure d'IA, à la fois dans la couche matérielle de calcul et dans les optimisations des frameworks d'IA utilisant le calcul accéléré au maximum.
L'IA a un impact sur tous les secteurs, de l'amélioration du service client à l'accélération de la recherche sur le cancer. Découvrir les bonnes pratiques pour développer une plateforme MLOps efficace.
Profitez de notre parcours d'apprentissage complet en LLM, des connaissances fondamentales aux sujets avancés, et qui propose une formation pratique développée et dispensée par des experts NVIDIA. Vous pouvez opter pour la flexibilité en choisissant des cours à votre rythme ou vous inscrire à des ateliers dirigés par un instructeur pour obtenir des certificats de compétence.
Déployer l'IA générative en production avec les microservices NVIDIA NIM
Libérez le potentiel de l'IA générative avec les microservices NVIDIA NIM Cette vidéo explique comment les microservices NVIDIA NIM peuvent transformer votre déploiement de l’IA en une véritable centrale de production.
Jensen Huang partage l'histoire derrière l'expansion de NVIDIA, du gaming à l'accélération du Deep Learning, les leçons de leadership qu'il a apprises au cours des dernières décennies, et l'importance des MLOps.
Stimuler la productivité d'entreprise avec les modèles d'IA personnalisés
Découvrez comment les entreprises peuvent tirer parti de LLM personnalisés à l'aide des services de langage NVIDIA NeMo en connectant leurs applications d'IA à des données propriétaires.
Trouvez tout ce dont vous avez besoin pour commencer à développer votre application d'IA conversationnelle, y compris la dernière documentation, des tutoriels, des blogs techniques, et plus encore.
Discutez avec un spécialiste des produits NVIDIA pour savoir comment passer du stade de pilote à la phase de production en bénéficiant de la garantie de sécurité, de stabilité d'API et du support technique de NVIDIA AI Enterprise.
