NVIDIA AI Workbench 助力全球企业加速采用自定义生成式 AI

NVIDIA AI Workbench 助力全球企业加速采用自定义生成式 AI

供稿 / 2023-08-09 13:486485

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洛杉矶 — SIGGRAPH — 太平洋时间 2023 年 8 月 8 日 — NVIDIA 今日发布 NVIDIA AI Workbench。这个统一、易于使用的工具套件使开发者能够在 PC 或工作站上快速创建、测试和自定义预训练的生成式 AI 模型,然后将这些模型扩展到几乎任何数据中心、公有云或 NVIDIA DGX™ Cloud。

AI Workbench 降低了启动企业 AI 项目的复杂性。通过一个在本地系统上运行的简化界面访问,开发者可以使用自定义数据对来自 Hugging Face、GitHub 和 NVIDIA NGC™ 等流行资源库的模型进行定制。然后,这些模型可以多个平台之间轻松共享。

NVIDIA 企业计算副总裁 Manuvir Das 表示:“全球各地的企业都在竞相寻找合适的基础设施并构建生成式 AI 模型和应用。NVIDIA AI Workbench 为跨组织团队创建基于 AI 的应用提供了一条简化的途径,而这些应用正日益成为现代商业的关键。”

AI 开发者的新时代

尽管目前已有数十万计的预训练模型可供使用,但要使用众多开源工具对其进行定制,需要在多个在线资源库中搜索适当的框架、工具和容器,并运用合适的技能为特定用例定制模型。

借助 NVIDIA AI Workbench,开发者只需点击几下就能自定义并运行生成式 AI。它允许开发者从开源资源库和 NVIDIA AI 平台中获取所有必要的企业级模型、框架、软件开发工具包和库,并将其整合到一个统一的开发者工具套件中。

戴尔科技、慧与、惠普、Lambda、联想、超微等领先的 AI 基础设施提供商皆正在采用 AI Workbench,以增强其最新一代多 GPU 桌面工作站、高端移动工作站和虚拟工作站的性能。

拥有基于 Windows 或 Linux 的NVIDIA RTX™ PC 或工作站的开发者也可以在本地 RTX 系统上启动、测试和微调企业级生成式 AI 项目,并可根据需求轻松访问数据中心和云计算资源。

全新 NVIDIA AI Enterprise 4.0 软件推进 AI 部署

为了进一步加快生成式 AI 的采用,NVIDIA 宣布推出最新版本的企业软件平台——NVIDIA AI Enterprise 4.0。它为企业提供采用生成式 AI 所需的工具,同时提供了可靠的生产部署所需的安全性和 API 稳定性。

在 NVIDIA AI Enterprise 中,有着全新提供支持的软件和工具,其有助于简化生成式 AI 的部署,包括以下几个:

● NVIDIA NeMo™:一个用于构建、自定义和部署大语言模型的云原生框架。通过 NeMo,NVIDIA AI Enterprise 可为大语言模型应用的创建和自定义提供端到端支持。

● NVIDIA Triton™ 管理服务:可帮助实现生产部署的自动化和优化,使企业能够在 Kubernetes 中自动部署多个 NVIDIA Triton 推理服务器 实例,并通过模型编排来高效运行可扩展的 AI。

● NVIDIA Base Command Manager Essentials 集群管理软件:帮助企业在数据中心、多云和混合云环境中最大限度地提高 AI 服务器的性能和利用率。

NVIDIA AI Enterprise 软件使用户能够在云端、数据中心和边缘构建并运行 NVIDIA AI 解决方案。这套软件已被证实可在主流 NVIDIA 认证系统™、NVIDIA DGX 系统、所有主流云平台以及最新发布的 NVIDIA RTX 工作站上运行。

领先的软件公司 ServiceNow 和 Snowflake,以及基础设施提供商戴尔科技(其提供戴尔生成式 AI 解决方案),最近宣布与 NVIDIA 合作,在其平台上提供新的生成式 AI 解决方案和服务。NVIDIA AI Enterprise 4.0 与 NVIDIA NeMo 的集成为客户构建生产就绪型生成式 AI 奠定了基础。

NVIDIA AI Enterprise 4.0 将在 AWS Marketplace、 Google Cloud、Microsoft Azure 等合作伙伴的应用市场上架,并通过 NVIDIA 的云合作伙伴 Oracle Cloud Infrastructure 提供。

此外,包括 Azure Machine Learning、ClearML、Domino Data Lab、Run:AI 和 Weights & Biases 在内的 MLOps 提供商也将与 NVIDIA AI 平台实现无缝集成,以简化生产级生成式 AI 模型的开发。


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