生成AI モデルの開発と展開のためのNVIDIA NeMoフレームワーク
Summary
TLDR企業は革新的なAIを活用して、革新する方法を変革し、運用を最適化し、競争優位を築いています。NvidiaのNemoフレームワークは、データの収集、トレーニング、カスタマイズ、および大規模でのモデルの実行を一貫してサポートするエンドツーエンドのクラウドネイティブフレームワークです。Nemoは、大規模な非構造化データから重複を除去し、情報を抽出・複製・フィルタリングすることでデータの収集を簡素化し、分散トレーニングを利用してGPUとメモリを効率的に使用します。カスタマイズの力を解き放ち、様々なタスクに応じたptuning、アダプター、および大規模言語モデルの低ランク適応を利用できます。さらに、人間のフィードバックから学習するように強化学習を用いてモデルを改善し、Nvidia Triton推論サーバーを利用して推論の正確さとスループットを最適化します。Nemoフレームワークは、Nvidia AI EnterpriseというエンタープライズをAIの最先端に進めるためのサポート、セキュリティ、APIの安定性を提供するクラウドネイティブソフトウェアプラットフォームの一部です。
Takeaways
- 🚀 企業は革新的なAIを利用して、革新方法を変革し、運用を最適化し、競争優位を築いています。
- 🛠️ Nvidia Nemoフレームワークは、データの収集、トレーニング、カスタマイズ、および大規模でのモデルの実行をエンドツーエンドでサポートするクラウドネイティブフレームワークです。
- 🔒 Nemoは、適切な応答と保護機能(ガードレール)を確保しながら、多様な模態(テキスト間、テキストから画像/3Dモデル、画像間)の生成をサポートしています。
- 📦 Nemoは、大規模な非構造化データから重複を除去し、情報を抽出・複製・フィルタリングすることでデータキュレーションを簡素化します。
- 💡 分散トレーニングの利点を活かして、Nemoは3D並列化技術を用いてGPUとメモリを効率的に使用し、モデルとトレーニングデータを分割することで、スループットを最大化し、トレーニング時間を最小化します。
- 🎨 トレーニングされた基礎モデルを使用して、PTuning、アダプター、および大規模言語モデルの低ランク適応など、さまざまな技術を利用して簡単にカスタマイズできます。
- 🔧 機能的なスキルを追加することで、ユーザードメインに焦点を当て、不適切な応答を防ぐガードレールを追加できます。
- 📈 人間からのフィードバックから学習するような強化学習技術を用いて、モデルを継続的に改善できます。
- 🚀 Nvidia Triton Inference Serverを使用して、Nemoは単一GPU、マルチGPU、マルチノード構成での最先端の推論精度、遅延、スループットを提供します。
- 🔗 Tritonは標準のHTTPまたはgRPCインターフェースを提供し、アプリケーションとの接続が容易で、大規模な推論量を簡単に処理できます。
- 🌐 Nvidia AI Enterpriseというエンドツーエンドのクラウドネイティブソフトウェアプラットフォームの一部として、Nemoフレームワークは、サポート、セキュリティ、APIの安定性を提供し、AIプロジェクトの安心感を与えます。
Q & A
ジェネラティブAIがどのように革新的ですか?
-ジェネラティブAIは、企業が革新する方法、運用を最適化する方法、競争優位を築く方法を革命化しています。
Nvidia Nemoフレームワークとは何ですか?
-Nvidia Nemoフレームワークは、データの収集、トレーニング、カスタマイズ、および大規模でのモデルの実行をワンストップで行うためのクラウドネイティブのエンドツーエンドフレームワークです。
Nemoフレームワークが扱えるデータの種類は何ですか?
-Nemoフレームワークは、テキストテキスト、テキストから画像、テキストから3Dモデル、そして画像から画像の生成をサポートしています。
Nemoフレームワークはどのようにデータ収集を簡素化するのですか?
-Nemoフレームワークは、大規模な非構造化データから重複を抽出、複製、フィルタリングすることでデータ収集を簡素化します。
分散トレーニングとは何ですか?
-分散トレーニングは、GPUとメモリを数十万のノードにわたって効率的に使用するために、モデルとトレーニングデータを分割する技術です。これにより、スループットが最大化され、トレーニング時間が最小化されます。
Nemoフレームワークで基礎モデルをカスタマイズする方法は何ですか?
-Nemoフレームワークでは、ptuning、アダプター、大規模言語モデルの低ランク適応など、さまざまな技術を使用して基礎モデルを簡単にカスタマイズできます。
Nemoフレームワークはどのように不適切な応答を防ぐのですか?
-Nemoフレームワークでは、不適切な応答を防ぐためにガードレールを追加することができます。これにより、ユーザードメインに焦点を当て、機能的なスキルを追加できます。
Nemoフレームワークはどのようにしてモデルを継続的に改善するのですか?
-Nemoフレームワークは、人間からのフィードバックから学習するように強化学習を使用して、モデルを継続的に改善できます。
Nvidia Tritonインフェレンスサーバーとは何ですか?
-Nvidia Tritonインフェレンスサーバーは、単一GPU、マルチGPU、マルチノード構成での最先端の推論精度、待ち時間、スループットを提供するものです。
Tritonインフェレンスサーバーはどのようなインターフェースを提供するのですか?
-Tritonインフェレンスサーバーは、アプリケーションとの接続に標準的なHTTPまたはgRPCインターフェースを提供します。
Nvidia AI Enterpriseとは何ですか?
-Nvidia AI Enterpriseは、エンタープライズをAIの最先端に加速するためのエンドツーエンドのクラウドネイティブソフトウェアプラットフォームで、サポート、セキュリティ、APIの安定性を提供します。
Outlines
🌐Nvidia Nemoフレームワークの紹介
このパラグラフでは、Nvidia Nemoフレームワークがどのように企業がイノベーションを加速させ、運用を最適化し、競争上の優位性を構築するのに役立っているかを解説しています。Nemoフレームワークは、データのキュレーションからトレーニング、ファウンデーションモデルのカスタマイズ、そしてスケールでのモデル実行まで、エンドツーエンドのクラウドネイティブフレームワークです。これは、テキストからテキスト、テキストからイメージ、テキストから3Dモデル、そしてイメージからイメージへの変換を含む多様なモダリティをサポートしています。データキュレーションを簡素化し、大規模な非構造化データから情報を効率的に抽出、重複排除、フィルタリングします。分散トレーニングを利用し、複数の3Dパラレリズム技術を使用して、数万のノードにわたるGPUとメモリを効率的に活用し、スループットを最大化し、トレーニング時間を最小化します。また、ファウンデーションモデルのカスタマイズ、不適切なレスポンスの防止、継続的な改善、そしてNvidia Triton推論サーバーを使用した加速推論により、シングルGPU、マルチGPU、マルチノード構成で最先端の推論精度、レイテンシ、スループットを実現します。NemoフレームワークはNvidia AI Enterpriseの一部であり、サポート、セキュリティ、APIの安定性を提供しています。
Mindmap
Keywords
💡generative AI
💡Foundry
💡Nvidia Nemo framework
💡data curation
💡distributed training
💡multimodality
💡customization
💡guard rails
💡reinforcement learning
💡Nvidia Triton inference server
💡AI Enterprise
Highlights
Enterprises are leveraging generative AI to innovate and optimize operations.
Generative AI is used to build competitive advantages for businesses.
Nvidia Nemo framework is an end-to-end solution for generative AI models.
The framework is cloud-native and supports data training and customization.
Nemo can run models at scale with guardrails for appropriate responses.
Multimodality is supported, including text-to-text, text-to-image, and text-to-3D models.
Nemo simplifies data curation from large unstructured data corpora.
The framework utilizes distributed training and 3D parallelism techniques.
Nemo efficiently uses GPUs and memory across tens of thousands of nodes.
Customization is possible with techniques like promptuning and adapters.
Functional skills can be added to focus on user domain expertise.
Guard rails can be implemented to prevent inappropriate responses.
Models can be continuously improved with reinforcement learning from human feedback.
Nemo uses Nvidia Triton inference server for state-of-the-art inference.
Triton offers standard HTTP or gRPC interfaces for application connectivity.
The framework scales to handle large inference volumes.
Nemo is part of Nvidia AI Enterprise, an end-to-end cloud-native software platform.
Nvidia AI Enterprise accelerates enterprises to the leading edge of AI with support, security, and API stability.
Transcripts
Enterprises are turning to generative AI
to revolutionize the way they innovate
optimize operations and build a
competitive advantage to achieve this
they need a Foundry to build generative
AI
models Nvidia Nemo framework is an
endtoend Cloud native framework for
curating data training and customizing
Foundation models and running the models
at scale while ensuring appropriate
responses with guard rails the framework
also supports multimodality including
text to text text to image and text to
3D models and image to image generation
let's take a closer look Nemo simplifies
data curation by extracting duplicating
and filtering information from a large
Corpus of unstructured data at scale the
Nemo framework takes advantage of
distributed training it uses various 3D
parallelism techniques to efficiently
utilize gpus and memory across tens of
thousands of nodes by splitting the
model and the training data this
maximizes throughput and minimizes
training time but the real magic happens
when you unleash Nemo's power for
customization once you've trained your
foundation models you can use various
techniques like ptuning adapters and low
rank adaption of large language models
to easily customize them for various
tasks you can add functional skills to
focus on user domain and add guard rails
to prevent inappropriate responses and
you can continuously improve the model
with techniques like reinforcement
learning from Human feedback for
Accelerated inference Nemo uses Nvidia
Triton inference server to deliver
state-of-the-art inference accuracy
latency and throughput on single GPU
multi-gpu and multi- node configurations
Triton offers standard HTTP or grpc
interface to connect with applications
and can easily scale to handle large
inference
volumes also the Nemo framework is part
of Nvidia AI Enterprise an endtoend
Cloud native software platform form
designed to accelerate Enterprises to
the Leading Edge of AI with support
security and API stability giving you
peace of mind with your AI
projects
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