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

NVIDIA JAPAN

1 Nov 202302:15

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

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🌐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

生成的AIは、新しいデータやコンテンツを生み出すことで既存の知識や情報に加えて貢献する技術です。この動画の主題は、企業が生成的AIをどのように利用して革新を促進し、運用を最適化し、競争優位を築くかを説明しています。生成的AIは、企業のイノベーションプロセスを変革する可能性があります。

💡Foundry

Foundryは、金属を鋳造する工場や、ソフトウェア開発においては、ソフトウェアの開発とリリースのための一連のプロセスを指します。この文脈では、AIモデルを構築するための基盤として使われます。生成的AIモデルを構築するために必要な一連のプロセスやツールを提供するNvidia Nemoフレームワークを指しています。

💡Nvidia Nemo framework

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、そして大規模でのモデルの実行を可能にするエンドトゥエンドのクラウドネイティブフレームワークです。このフレームワークは、企業が生成的AIを活用して革新を促進し、運用を最適化するための基盤を提供し、適切な応答を守るためにガードレールを設定することができます。

💡data curation

データカテゴリーは、データの選択、組織、管理、および解釈を含んだプロセスです。この動画では、Nemoフレームワークが非構造化データの大きなコーパスから情報を抽出、複製、およびフィルタリングする方法を簡素化することによって、データカテゴリーの重要性を強調しています。

💡distributed training

分散トレーニングは、複数のコンピュータやサーバーを通じて機械学習モデルをトレーニングさせるプロセスです。これにより、より大規模なデータセットや複雑なモデルをより効率的に扱うことができます。この動画では、Nemoフレームワークが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、トレーニング時間を最小限に抑えることを示しています。

💡multimodality

マルチモダリティは、複数の感覚やデータタイプ（例えば、テキスト、画像、音声など）を同時に処理する能力を指します。この動画では、Nvidia Nemoフレームワークがテキストからテキスト、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ることを強調しています。これにより、様々なデータタイプを扱くことができ、より包括的なAIアプリケーションを構築することができます。

💡customization

カスタマイズは、標準的な製品やサービスを特定のニーズや要件に合わせて調整することを指します。この動画では、Nemoフレームワークがトレーニングされた基礎モデルをカスタマイズするための技術を提供し、これによりユーザーは特定のタスクや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することができます。

💡guard rails

ガードレールは、システムやプロセスにおいて問題やリスクを防ぐために設けられる制限やルールのことを指します。この動画では、Nemoフレームワークが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を強調しています。これにより、AIの応答が適切で信頼性の高いものになることが保証されます。

💡reinforcement learning

リインフォースメントラーニングは、コンピュータが試行錯誤を通じて目標に向かって学習する方法です。この動画では、Nemoフレームワークが人間のフィードバックから学習するリインフォースメントラーニング技術を使用して、モデルを継続的に改善することができることを示しています。これにより、AIの応答の正確さと効率性が向上し、ユーザーのニーズにより適応的になることができます。

💡Nvidia Triton inference server

Nvidia Tritonインフェレンスサーバーは、AIモデルをデプロイし、効率的にインフェレンスを行うためのプラットフォームです。この動画では、TritonインフェレンスサーバーがシングルGPU、マルチGPU、マルチノード構成での高精度、低遅延、高いスループットを提供し、標準的なHTTPまたはgRPCインターフェースをアプリケーションと接続できることを強調しています。

💡AI Enterprise

AI Enterpriseは、企業がAI技術を導入し、ビジネスプロセスを革新するためのエンドトゥエンドのソリューションを提供するプラットフォームです。この動画では、Nvidia AI Enterpriseが企業をAIの最先端に加速するためのサポート、セキュリティ、APIの安定性を提供していることを示しています。これにより、企業はAIプロジェクトを安心して進めることができます。

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.