Faites évoluer vos solutions d'IA
Opérations d’apprentissage automatique (MLOps)
Explorez la nouvelle frontière de l’IA et de l’apprentissage automatique pour les entreprises.
Aperçu
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.
Avantages
Au service des MLOps adaptés aux entreprises
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.
Déployer l'IA pour la production
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.
Accélérer votre parcours avec l’IA
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.
Solutions
Explorer notre logiciel d'IA d'entreprise
Cas d'utilisation
Utilisation des MLOps
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.
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MLOps pour l'automobile
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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.
MLOps pour les systèmes de recommandation
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.
Études de cas
Comment les leaders de l'industrie intègrent-ils les NVIDIA MLOps ?
Principaux adoptants dans tous les secteurs
Ressources
Actualités NVIDIA MLOps
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Articles de blog
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