Accelera la l'IA di produzione e il machine learning con MLOps
Le operazioni di machine learning (MLOps) sono il concetto generale che copre gli strumenti principali, i processi e le best practice per lo sviluppo di sistemi di machine learning end-to-end e le operazioni in produzione. La crescente diffusione dell'IA nelle applicazioni aziendali richiede la fornitura continua e l'automazione dei carichi di lavoro dell'IA. Semplifica la distribuzione di modelli IA in produzione con le soluzioni di computing accelerato NVIDIA per MLOps e un ecosistema di partner di prodotti software e servizi cloud.
MLOps può essere esteso per sviluppare e operativizzare soluzioni di IA generativa (GenAIOps) per gestire l'intero ciclo di vita dei modelli di IA generativa. Scopri di più su GenAIOps qui.
Cos'è MLOps?
Le operazioni di machine learning, o MLOps, si riferiscono ai principi, alle pratiche, alla cultura e agli strumenti che consentono alle organizzazioni di sviluppare, distribuire e mantenere sistemi di machine learning (ML) e IA di produzione.
Ottimizza facilmente i flussi di IA e machine learning su larga scala.
Semplifica la distribuzione IA
Il programma NVIDIA DGX™-Ready Software offre soluzioni MLOps di livello enterprise che accelerano i flussi di lavoro IA e migliorano la distribuzione, l'accessibilità e l'utilizzo dell'infrastruttura IA. Il software DGX-Ready è testato e certificato per l'uso sui sistemi DGX e ti consente di ottenere il massimo dal tuo investimento nella piattaforma IA.
Il livello software di NVIDIA AI Enterprise, la piattaforma IA di NVIDIA, accelera le pipeline di scienza dei dati e semplifica lo sviluppo e la distribuzione dell'IA di produzione, tra cui IA generativa, visione artificiale, IA vocale e molto altro ancora. Con oltre 100 framework, modelli preaddestrati e strumenti di sviluppo, NVIDIA AI Enterprise è progettato per portare le aziende all'avanguardia dell'IA e fornire MLOps di livello enterprise in termini di sicurezza, affidabilità, stabilità delle API, e assistenza.
L'infrastruttura MLOps accelerata può essere distribuita ovunque, dai NVIDIA-Certified Systems™ e DGX tradizionali al cloud pubblico, in modo da rendere i progetti di IA fruibili nei data center sempre più ibridi e multi-cloud di oggi.
Avvia i tuoi progetti di IA generativa con NVIDIA Blueprints. Le aziende possono creare e operazionalizzare applicazioni IA personalizzate, creando volani IA basati sui dati, utilizzando Blueprints insieme a librerie, SDK e microservizi di NVIDIA AI e Omniverse.
Inizia rapidamente con le applicazioni di riferimento per casi d'uso dell'IA generativa, come gli umani digitali e la generazione aumentata di recupero (RAG) multimodale.
I progetti includono microservizi partner, uno o più agenti IA, codici di riferimento, documenti sulla personalizzazione e un grafico Helm per la distribuzione.
Scopri come NVIDIA AI Enterprise supporta i casi d'uso del settore e l'avvio dello sviluppo con esempi selezionati.
MLOps per il settore automobilistico
MLOps per sistemi di raccomandazione
MLOps per il settore automobilistico
I casi d'uso nel settore automobilistico uniscono i dati multimodali (video, RADAR/LIDAR, dati geospaziali e telemetrici) e richiedono una pre-elaborazione ed etichettatura sofisticate con l'obiettivo finale di un sistema che aiuterà i conducenti umani a negoziare strade e autostrade in modo più efficiente e sicuro.
Come previsto, molte delle sfide affrontate dai sistemi di ML automobilistico sono correlate alla federazione dei dati, alla selezione, all'etichettatura e ai modelli di addestramento da eseguire su hardware edge in un veicolo. Tuttavia, ci sono altre sfide uniche nell'operare nel mondo fisico e nella distribuzione su un dispositivo spesso disconnesso. I data scientist che lavorano sul machine learning per i veicoli autonomi devono simulare il comportamento dei loro modelli prima di distribuirli e gli ingegneri ML devono avere una strategia per la distribuzione degli aggiornamenti over-the-air e l'identificazione di problemi diffusi o di deriva dei dati sul campo.
I sistemi di raccomandazione sono onnipresenti nelle applicazioni per consumatori e aziendali per la vendita al dettaglio, i media, la pubblicità e i casi d'uso della ricerca generale, tra molti altri. Questi sistemi incorporano più modelli e componenti basati su regole; elaborano inoltre enormi quantità di dati e possono avere un impatto economico enorme.
Poiché i sistemi di raccomandazione sono spesso distribuiti in ambienti altamente dinamici, i modelli di recupero e punteggio potrebbero richiedere un ri-addestramento più volte al giorno, mentre i data scientist dovranno spesso capire come personalizzare le loro prestazioni per massimizzare le metriche aziendali. Ciò è ancora più complicato perché il sistema generale dipenderà dall'interazione tra modelli addestrati (per trovare suggerimenti pertinenti e valutare un elenco filtrato) e regole aziendali (per filtrare suggerimenti irrilevanti e ordinare i risultati finali).
I data scientist hanno quindi bisogno di un ambiente flessibile per progettare e tenere traccia di esperimenti, testare ipotesi e definire metriche da monitorare in produzione. Gli ingegneri di machine learning hanno bisogno di strumenti per definire, eseguire e monitorare le pipeline di addestramento, oltre a monitorare le prestazioni del sistema generale.
Securiti consente alle organizzazioni di creare sistemi IA aziendali sicuri e ad alte prestazioni con microservizi NVIDIA NIM
Securiti ha annunciato, in occasione del Money 20/20, di aver integrato i microservizi NVIDIA NIM nella sua soluzione Securiti Gencore AI. Ciò consente agli utenti di settori come i servizi finanziari di creare più facilmente e rapidamente sistemi di IA generativa sicuri e di livello aziendale, copiloti e agenti IA, utilizzando dati aziendali proprietari in modo sicuro in diversi sistemi di dati e app.
Dataiku accelera l'IA e l'analisi pronte per le aziende con NVIDIA
Con Dataiku e NVIDIA, qualsiasi membro del team può sfruttare le funzionalità dell'IA e collaborare con gli altri per fornire più progetti. Grazie alle funzionalità di scienza dei dati basate su codice e senza codice di Dataiku, insieme al potente AutoML, i professionisti di tutti i livelli possono trovare i modelli migliori e supportare facilmente notebook di codice, IDE e strumenti CI/CD.
JFrog collabora con NVIDIA per fornire modelli IA sicuri con NVIDIA NIM
JFrog Artifactory fornisce un'unica soluzione per l'alloggiamento e la gestione di tutti gli artefatti, binari, pacchetti, file, container e componenti per l'utilizzo lungo le catene di approvvigionamento del software. L'integrazione della piattaforma JFrog con NVIDIA NIM dovrebbe incorporare modelli di IA containerizzati come pacchetti software nei flussi di lavoro di sviluppo software esistenti.
Con il boom dell'IA è aumentata la richiesta di infrastrutture migliori per l'IA, sia a livello di hardware per il calcolo che di ottimizzazioni del framework per l'IA che sfruttano al massimo il computing accelerato.
L'IA ha un impatto su tutti i settori, dal miglioramento del servizio clienti all’accelerazione della ricerca sul cancro. Scopri le best practice per lo sviluppo di una piattaforma MLOps efficiente.
Approfitta del nostro percorso di apprendimento completo sui modelli di grandi dimensioni (LLM), che copre argomenti di base e avanzati, con corsi di formazione pratica sviluppati ed erogati dagli esperti NVIDIA. Per ottenere i certificati di competenza, puoi optare per la flessibilità dei corsi autogestiti o iscriverti a workshop con istruttore.
Implementazione dell'IA generativa in produzione con NVIDIA NIM
Sfrutta il potenziale dell'IA generativa con NVIDIA NIM. Questo video spiega come i microservizi NVIDIA NIM possono trasformare la distribuzione dell'IA in una potenza pronta alla produzione.
Jensen Huang condivide la storia dell'espansione di NVIDIA dal gaming all'accelerazione del deep learning, le lezioni di leadership che ha appreso negli ultimi decenni e l'importanza di MLOps.
Migliora la produttività aziendale con modelli IA personalizzati
Scopri come le aziende possono utilizzare gli LLM personalizzati con servizi linguistici NVIDIA NeMo collegando le loro applicazioni IA a dati proprietari.
Trova tutto ciò di cui hai bisogno per iniziare a sviluppare la tua applicazione IA conversazionale, tra cui la documentazione più recente, i tutorial, i blog tecnici e molto altro ancora.
Parla con uno specialista di prodotto NVIDIA per passare dal progetto pilota alla produzione grazie alla sicurezza, alla stabilità delle API e al supporto di NVIDIA AI Enterprise.
