개요
NVIDIA NeMo™는 AI 에이전트 라이프 사이클을 관리하기 위한 모듈형 소프트웨어 제품군입니다. 데이터 처리, 모델 파인튜닝 및 평가, 강화 학습, 정책 시행, 시스템 가시성을 위한 마이크로서비스와 툴킷을 제공합니다. NeMo는 기업이 모든 GPU 가속 인프라에서 에이전틱 AI 시스템을 대규모로 구축, 모니터링 및 최적화하다 수 있도록 지원합니다. 기존 AI 플랫폼과 통합되며 클라우드, 온프레미스, 하이브리드 배포를 지원하여 기업이 AI 에이전트를 지속적으로 최적화하다 데이터 플라이휠을 빠르게 관리하고 손쉽게 생성할 수 있도록 지원합니다.
상호 운용 가능한 엔터프라이즈급 소프트웨어 제품군을 사용하여 데이터 큐레이션, 맞춤화, 평가부터 가드레일, 가시성 및 최적화에 이르기까지 AI 에이전트 라이프 사이클을 관리하세요.
엔터프라이즈 데이터를 활용하여 AI 에이전트를 개선하는 데이터 플라이휠을 손쉽게 구축하여, 워크플로우의 다양한 부분을 위한 간단한 Helm 차트 배포 또는 API 호출로 전체 플라이휠을 구동하세요.
거대 언어 모델(LLM), 비전 언어 모델(VLM), 영상 AI, 음성 AI를 대규모로 빠르게 훈련, 맞춤화 및 배포하다 솔루션 개발 시간을 단축하고 ROI를 높일 수 있습니다.
비용 효율적인 훈련, 배포, 지속적인 개선을 위한 GPU 가속 최적화, 멀티 노드 확장, 조정을 통해 AI 에이전트 성능과 처리량을 극대화하세요.
모델 검증, 프롬프트 가이드라인 설정 및 지속적인 취약점 모니터링을 통해 더욱 안전한 에이전틱 AI 시스템을 구축할 수 있습니다.
NVIDIA AI Enterprise의 일부로 지원, 보안, API 안정성을 제공하는 안전한 최적화된 풀스택 솔루션으로 프로덕션에 배포하다.
클라우드 및 데이터 센터부터 엣지에 이르기까지 어디에서나 AI 에이전트를 구축, 모니터링 및 최적화하다.
AI 에이전트 라이프 사이클은 프로덕션 애플리케이션에서 AI 에이전트를 개발하고 개선하기 위한 엔드투엔드 프로세스입니다. NVIDIA NeMo는 이러한 워크플로우의 각 단계를 지원하는 도구를 제공하여 기업이 강력하고 안전하며 지속적으로 학습하는 에이전트를 구축할 수 있도록 지원합니다.
| 구축 | |
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| AI 개발에 적합한 데이터 준비 기존의 멀티모달 데이터셋을 고품질의 AI 개발용 포맷으로 가공하고, 부족한 데이터를 보완하기 위해 합성 데이터를 생성할 수 있습니다. |
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| 적합한 모델 선택 사용 사례에 맞는 모델을 선택하거나 새로 만들고, 학술 벤치마크로 성능을 검증한 뒤, 필요에 따라 커스텀 평가를 수행하고 모델을 파인튜닝합니다. |
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| AI 에이전트 구축 맞춤형 모델을 확장 가능한 애플리케이션으로 전환하고, 엔터프라이즈 스택 및 도구에 원활하게 연결하며, 유연한 오케스트레이션으로 워크플로우를 정의하세요. |
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| 배포 | |
| 에이전트를 최고 성능으로 배포하다 고처리량, 저지연 추론을 통해 프로덕션에 맞게 에이전트를 최적화하다 엔터프라이즈 요구 사항을 충족하고 빠르고 신뢰할 수 있는 응답을 제공할 수 있도록 확장하세요. |
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| 신뢰할 수 있는 데이터 기반 유지 및 안전장치 적용 RAG(검색 기반 생성)를 활용해 에이전트의 응답이 검증된 지식에 기반하도록 하고, 동시에 안전성, 규제 준수, 콘텐츠 검열 등의 가이드라인을 적용해 신뢰성과 책임감을 높입니다. |
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| 최적화 | |
| 모니터링 및 피드백 수집 에이전트가 사용자 및 기타 시스템과 실제 상호작용을 추적합니다. 성능과 정확도를 체계적으로 평가하여 지속적으로 개선의 기회를 찾습니다. |
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| 데이터 플라이휠로 지속적인 개선 모니터링을 통해 수집한 피드백과 데이터를 바탕으로 데이터 중심의 플라이휠을 구축하고, 이를 반복 학습에 활용해 에이전트 성능을 꾸준히 최적화하고 유지합니다. |
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사용 사례
NVIDIA NeMo가 업계 사용 사례를 지원하고 AI 개발을 빠르게 시작하는 방법을 알아보세요.
AI 에이전트는 다양한 산업의 고객 서비스를 혁신하고 있습니다. 고객과의 대화를 더 효과적으로 만들고, 문제 해결률을 높이며, 상담원의 업무 효율까지 향상시키는 데 큰 도움을 주고 있습니다. AI 에이전트는 예측 작업을 수행하고, 추론과 문제 해결 능력을 갖추며, 산업별 용어를 이해하도록 학습시킬 수 있습니다. 또한 데이터가 어디에 있든 조직 내 지식 기반에서 필요한 정보를 찾아 활용할 수 있습니다.
특화된 에이전틱 시스템에는 실제 소스에서 수집하는 데 시간이 오래 걸리고 비용이 많이 드는 대규모 고품질 데이터셋이 필요합니다. 시뮬레이션이나 생성형 AI 모델을 통해 생성된 합성 데이터는 개인정보 보호 제한이나 품질 문제 없이 무제한의 학습 시나리오를 생성하여 이러한 병목 현상을 해소할 수 있습니다. 이를 통해 추론 LLM, 다단계 의사 결정자, 멀티모달 AI 어시스턴트를 더 빠르게 개발할 수 있습니다.
매년 수조 개에 달하는 PDF 파일이 생성되고 있으며, 각 파일은 텍스트, 이미지, 차트, 표 등 다양한 콘텐츠 유형으로 채워진 여러 페이지로 구성되어 있을 가능성이 높습니다. 방대한 양의 데이터는 사람이 이를 얼마나 빠르게 읽고 이해하느냐에 따라 활용 가능성이 제한됩니다. 그러나 생성형 AI와 RAG를 사용하면 이러한 미개발 데이터를 활용하여 직원들이 더 효율적으로 일하고 비용을 절감하는 데 도움이 되는 비즈니스 인사이트를 이끌어낼 수 있습니다.
생성형 AI를 사용하면 기업의 도메인 전문성과 독점 IP에 기반한 관련성이 높고 맞춤화되고 정확한 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
휴머노이드 로봇은 인간 중심의 도시 및 산업 근무 현장에 재빨리 적응하여 지루하고 반복적이거나 물리적으로 큰 힘이 필요한 작업을 수행하도록 제작되었습니다. 이러한 로봇은 공장 현장, 의료 시설에 이르기까지 다양한 장소에서 활용되고 있으며, 이러한 로봇은 인간을 보조하고 자동화를 통해 인력 부족을 완화하는 데 기여하고 있습니다.
Apptronik
프로덕션 환경에서 AI 에이전트를 구축하고 모니터링하며 최적화할 수 있는 다양한 도구와 기술로 전체 라이프사이클을 관리할 수 있습니다.
적절한 도구와 기술을 활용해 에이전트형 AI 애플리케이션을 개발 단계에서 실제 운영 환경까지 원활하게 전환하세요.
최신 문서, 튜토리얼, 기술 블로그 등을 포함하여 NVIDIA NeMo로 개발을 시작하는 데 필요한 모든 것을 살펴보세요.
NVIDIA AI Enterprise가 제공하는 보안, API 안정성, 기술 지원을 바탕으로, 파일럿 단계에서 운영 환경으로의 전환에 대해 NVIDIA 제품 전문가와 상담해보세요.