除了宣布新一代GH200 Grace Hopper超級芯片平臺的到來(lái)，英偉達(NVDA.US)還推出了一個(gè)新的AI服務(wù)——AI Workbench，這是一個(gè)易于使用的統一工具包，讓開(kāi)發(fā)人員能夠在 PC 或工作站上快速創(chuàng )建、測試和自定義預訓練的生成式 AI 模型，然后將其擴展到幾乎任何數據中心、公共云或NVIDIA DGX? 云。

(相關(guān)資料圖)

據了解，AI Workbench旨在使人工智能開(kāi)發(fā)更加精簡(jiǎn)、高效和可訪(fǎng)問(wèn)。通過(guò)統一的平臺，調整、擴展和部署AI模型所涉及的復雜性可能會(huì )得到緩解，并允許開(kāi)發(fā)人員為特定用例利用AI的全部潛力。

在最近的一次活動(dòng)中，該公司展示了使用Stable Diffusion XL生成自定義圖像，以及使用AI Workbench開(kāi)發(fā)的用于醫學(xué)推理的微調Llama 2。

企業(yè)人工智能發(fā)展的挑戰

開(kāi)發(fā)生成式人工智能模型涉及多個(gè)階段，每個(gè)階段都有挑戰和需求。

從選擇預訓練的模型，例如大型語(yǔ)言模型(Large Language model, LLM)開(kāi)始，開(kāi)發(fā)人員通常希望為特定的應用程序調整模型。

這個(gè)過(guò)程需要一個(gè)可以處理各種計算需求的基礎設施，并與GitHub、Hugging Face、NVIDIA NGC和自托管服務(wù)器等工具無(wú)縫集成。

而這過(guò)程需要機器學(xué)習、數據處理技術(shù)、Python和TensorFlow等框架方面的專(zhuān)業(yè)知識。管理憑證、數據訪(fǎng)問(wèn)和組件之間的依賴(lài)關(guān)系的復雜性也隨之增加。

隨著(zhù)敏感數據的激增，安全性是至關(guān)重要的，需要強有力的措施來(lái)確保機密性和完整性。

最重要的是，管理跨不同機器和平臺的工作流增加了復雜性。

AI Workbench有哪些優(yōu)勢?

首先，AI Workbench是個(gè)易于使用的開(kāi)發(fā)平臺，包含JupyterLab、VS Code等工具和GitHub等服務(wù)。AI Workbench 通過(guò)提供單一平臺來(lái)管理數據、模型和計算資源，支持跨機器和環(huán)境的協(xié)作，從而簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)流程。

其次，該平臺可增強協(xié)作。該項目結構有助于自動(dòng)化圍繞版本控制、容器管理和處理機密信息的復雜任務(wù)，同時(shí)還支持跨團隊協(xié)作。

另外，AI Workbench 部署是客戶(hù)端-服務(wù)器模型，使擴展過(guò)程更容易。用戶(hù)能夠開(kāi)始在其工作站中的本地計算資源上進(jìn)行開(kāi)發(fā)，并隨著(zhù)訓練作業(yè)的規模擴大而轉向數據中心或云資源。

最后，AI Workbench 與 GitHub、NVIDIA NGC 和 Hugging Face 等服務(wù)和 Git 服務(wù)器集成，用戶(hù)可以使用 JupyterLab 和 VS Code 等工具跨平臺和基礎設施進(jìn)行開(kāi)發(fā)，具有高度的可重復性和透明度。

因此，對于希望探索強大的生成式人工智能世界的企業(yè)來(lái)說(shuō)，它可能是加速采用和整合的關(guān)鍵墊腳石。

總結

總的來(lái)說(shuō)，英偉達推出的AI Workbench對企業(yè)來(lái)說(shuō)尤其重要，因為它為定制、可擴展性和經(jīng)濟高效的解決方案提供了新的途徑，從而簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)過(guò)程。

通過(guò)解決技術(shù)專(zhuān)長(cháng)、數據安全和工作流程管理方面的挑戰，英偉達的工具包可能會(huì )改變企業(yè)在各種應用中利用人工智能的游戲規則。

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