Faites évoluer vos solutions d'IA
Explorez la nouvelle frontière de l’IA et de l’apprentissage automatique pour les entreprises.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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