概要
NVIDIA NeMo™ は、AI エージェントのライフサイクルを管理するモジュラー型ソフトウェア スイートです。 データ処理、モデルのファインチューニングと評価、強化学習、ポリシーの適用、システムの可観測性のためのマイクロサービスとツールキットを提供します。 NeMo は、企業が、GPU で高速化されたあらゆるインフラストラクチャで、エージェント型 AI システムを大規模に構築、監視、最適化するのを支援します。 既存の AI プラットフォームと統合し、クラウド、オンプレミス、ハイブリッドのデプロイをサポートすることで、企業は AI エージェントを継続的に最適化するデータ フライホイールを素早くに管理し、簡単に作成できます。
エンタープライズ対応で相互運用可能なソフトウェア スイートで、データ キュレーション、カスタマイズ、評価からガードレール、観測性、最適化まで、AI エージェントのライフサイクルを管理します。
エンタープライズ データを使用して AI エージェントを改善するデータ フライホイールを簡単に構築し、ワークフローのさまざまな部分でシンプルな Helm チャートデプロイや API 呼び出しでフライホイール全体を強化します。
大規模言語モデル (LLM)、視覚言語モデル (VLM)、ビデオ AI、スピーチ AI を迅速にトレーニング、カスタマイズ、大規模にデプロイし、ソリューションまでの時間を短縮し、ROI を向上させます。
GPU で高速化された最適化、マルチノードのスケーリング、チューニングにより、コスト効率の高いトレーニング、デプロイ、継続的な改善を実現し、AI エージェントのパフォーマンスとスループットを最大化します。
モデルの審査、プロンプトのガードレール設定、脆弱性の継続的なスキャンによって、より安全なエージェント AI システムを構築します。
NVIDIA AI Enterprise の一部として、サポート、セキュリティ、API の安定性をもたらす、安全で最適化されたフルスタックのソリューションを本番環境にデプロイできます。
クラウドやデータセンターからエッジまで、あらゆる場所で AI エージェントを構築、監視、最適化します。
AI エージェントのライフサイクルは、本番環境アプリケーションにおける AI エージェントの開発と改善のためのエンドツーエンドのプロセスです。 NVIDIA NeMo はこのワークフローの各ステップを可能にするツールを提供しています。これにより、企業は強力で安全かつ継続的に学習するエージェントを構築できます。
| 構築 | |
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| AI 対応データの準備 既存のマルチモーダル データセットを開発パイプライン向けに高品質な AI 対応フォーマットに変換し、合成データを生成して重要なデータ ギャップを解消します。 |
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| 適切なモデルの選択 ユース ケースに適したモデルを選択または構築し、アカデミックなベンチマークで検証し、カスタム 評価を実行し、必要に応じてファインチューニングします。 |
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| AI エージェントの構築 カスタム モデルをスケーラブルなアプリケーションに変革し、エンタープライズ スタックやツールにシームレスに接続し、柔軟なオーケストレーションでワークフローを定義します。 |
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| デプロイ | |
| デプロイして最大のパフォーマンスを発揮し 、エージェントを本番環境向けに最適化し、高スループットで低レイテンシーの推論を実現することで、企業のニーズを満たすように拡張し、迅速かつ信頼性の高い応答を提供できるようにします。 |
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| データに基づいて対応を固定し、ガードレールを適用します。 検索拡張生成(RAG)を使用して、信頼できる知識に基づいてエージェントの対応を固定し、安全性、コンプライアンス、コンテンツモデレーションのガードレールを適用します。 |
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| 最適化 | |
| 監視とフィードバックの収集 エージェントがユーザーやその他のシステムと実世界で行うやりとりを追跡します。 パフォーマンスと精度を体系的に評価し、継続的に改善する機会を見つけます。 |
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| データフライホイールを使用して継続的に改善します。 モニタリングで収集されたフィードバックとデータを活用してデータ駆動型のフライホイールを作成し、エージェントを反復的に再訓練して最適化し、長期間にわたり効果的であり続けるようにします。 |
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ユース ケース
NVIDIA NeMo がどのように業界のユース ケースをサポートし、AI 開発を後押ししているかをご覧ください。
AI エージェントは、企業が顧客との会話の向上、高い解像度の達成、人間の担当者の生産性の向上を支援する、さまざまな分野で顧客サービスを変革しています。AI エージェントは、予測タスクの処理、推論と問題解決の処理、業界固有の用語の理解、データがどこにあるかにかかわらず、組織の知識ベースから関連情報を引き出すことができます。
専門化されたエージェント型 AI システムでは、実世界のソースから収集する際に時間がかかり、コストもかさむ大規模かつ高品質なデータセットが必要です。シミュレーションや生成 AI モデルを通じて作成された合成データは、プライバシー面の制約や品質の問題を抱えることなく、無制限のトレーニング シナリオを作成することで、このボトルネックを解消できます。 これにより、リーズニング LLM、マルチステップの意思決定者、マルチモーダル AI アシスタントの開発が迅速化します。
毎年、何兆もの PDF ファイルが生成されていますが、各ファイルは、テキスト、画像、チャート、表などさまざまな種類のコンテンツで埋め尽くされた複数のページで構成されている可能性があります。このデータという宝の山は、人間がそれを読み、理解できるスピードでしか活用できません。しかし、生成 AI と RAG を使用すると、この未だ活用されていないデータから、従業員の業務効率化とコスト削減に役立つビジネス上の洞察を発見することができます。
生成 AI を使用すると、企業のその分野の専門知識や独自の IP に基づいた関連性が高くカスタマイズされた、正確なコンテンツを生成することができます。
ヒューマノイド ロボットは、既存の人間中心の都市や産業の作業空間に素早く適応し、退屈で反復的な、または肉体的に要求の高いタスクに取り組むように設計されています。 その汎用性により、工場のフロアから医療施設まで、さまざまな場所で人間を支援し、自動化によって人手不足の緩和に貢献しています。
Apptronik
本番環境における AI エージェントの構築、監視、最適化のためのツールと技術で AI エージェントのライフサイクルを管理します。
適切なツールとテクノロジを活用して、生成 AI モデルを開発から本番利用へと移行しましょう。
NVIDIA NeMo を使用して開発を始めるにあたって、必要なものすべて (最新のドキュメント、チュートリアル、技術ブログなど) をご覧ください。
試作から本番環境への移行については、NVIDIA の製品スペシャリストにご相談ください。NVIDIA AI Enterprise が提供するセキュリティの安心感、API の安定性、サポートを活用することができます。