NVIDIA espera abrir nuevas puertas para desarrollar modelos generativos de IA con AI Workbench.
Enterprise Toolkit tiene como objetivo hacer que el desarrollo de IA sea más simple, más eficiente y más fácil.
Sus capacidades informadas van desde escalar modelos en cualquier infraestructura, incluidas PC, estaciones de trabajo, centros de datos y nubes públicas, hasta colaboración e implementación sin inconvenientes.
Las complejidades involucradas en el ajuste, escalado e implementación de modelos de IA se pueden mitigar a través de una plataforma unificada, lo que permite a los desarrolladores aprovechar todo el potencial de la IA para casos de uso específicos.
Las demostraciones en un evento reciente mostraron la generación de imágenes personalizadas usando Stable Diffusion XL y Llama 2 bien ajustados para inferencia médica desarrollados usando AI Workbench.
Desafíos en el desarrollo de inteligencia artificial para empresas
El desarrollo de modelos generativos de IA implica múltiples etapas, cada una con desafíos y requisitos.
Al elegir un modelo previamente entrenado, como el modelo de lenguaje grande (LLM), los desarrolladores a menudo quieren ajustar el modelo para aplicaciones específicas.
Este proceso requiere una infraestructura que pueda manejar diferentes requisitos informáticos e integrarse sin problemas con herramientas como GitHub, Hugging Face, NVIDIA NGC y servidores autohospedados.
El viaje requiere experiencia con aprendizaje automático, tecnologías de procesamiento de datos, Python y marcos como TensorFlow.
A esto se suma la complejidad de administrar las credenciales, el acceso a los datos y las dependencias entre los componentes.
Con datos confidenciales omnipresentes, la seguridad es primordial y requiere medidas estrictas para garantizar la confidencialidad y la integridad.
Además de todo, la gestión de flujos de trabajo en diferentes dispositivos y plataformas añade complejidad.
Funciones de AI Workbench
AI Workbench tiene como objetivo simplificar el proceso de desarrollo al abordar estos desafíos a través de:
- Una plataforma de desarrollo fácil de usar con herramientas como JupyterLab y VS Code, y servicios como GitHub.
- Concéntrese en la transparencia y la repetibilidad para fomentar una mejor colaboración entre los equipos.
- Despliegue del servidor cliente para cambiar entre recursos locales y remotos, facilitando el proceso de expansión.
- Personalización a través de flujos de trabajo de texto e imagen
Para las organizaciones que buscan explorar el poderoso mundo de la IA generativa, este podría ser un paso importante para acelerar la adopción y la integración.
El futuro del desarrollo de la IA empresarial
NVIDIA AI Workbench es especialmente importante para las empresas porque proporciona una simplificación del proceso de desarrollo con nuevas formas de personalización, escalabilidad y soluciones rentables.
Al abordar los desafíos de la experiencia técnica, la seguridad de los datos y la gestión del flujo de trabajo, NVIDIA herramientas Podría convertirse en un cambio de juego para las empresas que aprovechan la IA para diversas aplicaciones.
Imagen destacada: JHVEPhoto / Shutterstock
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