Scala le tue soluzioni IA
Esplora la nuova frontiera della scalabilità dell'IA e del machine learning nelle aziende.
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.
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.
Scopri come NVIDIA AI Enterprise supporta i casi d'uso del settore e l'avvio dello sviluppo con esempi selezionati.
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.
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