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Operaciones de aprendizaje automático
Explore la próxima frontera de escalado de IA y aprendizaje automático en la empresa.
Descripción
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.
Ventajas
Impulsar las MLOps preparadas para la empresa
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.
Implemente IA a producción
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.
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Casos de uso
Cómo se utilizan las MLOps
Compruebe cómo NVIDIA AI Enterprise apoya los casos de uso del sector y empiece su desarrollo con ejemplos seleccionados.
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MLOps para automoción
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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.
MLOps para sistemas de recomendación
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.
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