Scala le tue soluzioni IA
Operazioni di machine learning
Esplora la nuova frontiera della scalabilità dell'IA e del machine learning nelle aziende.
Panoramica
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.
Vantaggi
Potenziare MLOps di livello enterprise
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.
Distribuisci l'IA in produzione
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.
Porta i progetti di IA ovunque senza confini
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.
Soluzioni
Scopri il nostro software AI Enterprise
Casi d'uso
Come viene utilizzato MLOps
Scopri come NVIDIA AI Enterprise supporta i casi d'uso del settore e l'avvio dello sviluppo con esempi selezionati.
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MLOps per il settore automobilistico
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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.
MLOps per sistemi di raccomandazione
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.
Testimonianze dei clienti
In che modo i leader di settore stanno integrando NVIDIA MLOps?
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