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Nvidia enthüllt NEMO -Softwaretools für Unternehmen, um benutzerdefinierte AI -Agenten zu erstellen
Nvidia enthüllt NEMO -Softwaretools für Unternehmen, um benutzerdefinierte AI -Agenten zu erstellen
24. April 2025
DouglasPerez
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Nvidia, der renommierte Chip -Riese, kündigte am Mittwoch die allgemeine Verfügbarkeit einer neuen Suite von Tools an, mit denen Unternehmen "Agenten" künstliche Intelligenz entwickeln können. Diese Tools, die als Nemo Microservices bezeichnet werden, sind Teil des breiteren AI Enterprise -Software -Portfolios von NVIDIA. Sie sind so gestaltet, dass sie KI -Agenten für eine Vielzahl von Aufgaben anpassen und optimieren, von der Verbesserung der Callcenter -Vorgänge bis zur Steigerung der Softwareentwicklungseffizienz.
Während einer Medieninformation beschrieb Joey Conway, Leiterin der generativen KI für Enterprise, die NEMO -Software als Mittel, um KI -Agenten als "digitale Mitarbeiter" einzusetzen. Er hob die potenziellen Auswirkungen in den Branchen hervor und sagte: "Wir sehen uns, wo wir sehen, dass es in vielen Branchen, Geografien und Orten über eine Milliarde Wissensarbeiter gibt. Wir können digitale Mitarbeiter oder KI -Agenten helfen, Unternehmen mehr Arbeit in diesen verschiedenen Domains und Szenarien zu erledigen."
Produktivitätsgewinne
Conway Shared Insights in die konkreten Produktivitätsnutzen, die diese AI -Agenten bereits auf den Tisch gebracht haben. Beispielsweise hat AMDOCS, ein Softwareanbieter für Telekommunikationsunternehmen, Nemo Microservices zur Entwicklung von Abrechnungs-, Verkäufen und Netzwerkagenten genutzt. Ihr Abrechnungsagent, der mit dem Umgang mit Kundenabrechnungsanfragen beauftragt war, erzielte eine erhebliche Erhöhung der "First-Call-Auflösung" um 50% und zeigte einen direkten Einfluss auf die Effizienz des Kundendienstes.
Das Konzept von AI -Agenten, die als digitale Mitarbeiter fungieren, ist nicht neu. Es ist eine Erzählung, die im vergangenen Jahr an Traktion gewonnen hat, wobei die KI in der Lage ist, Unternehmensprozesse wie menschliche Mitarbeiter zu verwalten. Nvidia verfeinert seit über fünf Jahren seine NEMO -Software, um die Entwicklung von KI -Modellen für Unternehmen zu beschleunigen. Im Jahr 2022 erweiterten sie ihre Angebote um die vorgefertigten KI-Modelle auf dem Nachwachen, wobei die Microservices im vergangenen Oktober eingeführt wurden.
Neue Microservice -Komponenten
Das Toolkit von Nemo umfasst mehrere Microservices, von denen zwei, Kurator und Retriever, bereits verfügbar waren. Der Kurator hilft Entwicklern dabei, "Pipelines" zum Reinigen und Raffinieren von Datensätzen zu konstruieren, die zum Trainieren oder Feinabsteigungsmodellen verwendet werden. Retriever dagegen extrahiert relevante Elemente aus Datenquellen für die Modellnutzung, z. B. Text-, Grafik- und Diagrammelemente.
Dies sind drei neue Komponenten ergänzen: Customizer, Evaluator und Leitplanken. Der Customizer nimmt die Ausgabe vom Kurator ab und wendet nach dem Trainingstechniken an, um die Funktionen des Modells zu verbessern. Der Evaluator fungiert als automatisierter Benchmark und testet das Modell nach der Customizer, um Verbesserungen oder neue Fähigkeiten zu bewerten. Leitplanken sorgen für die Einhaltung und Sicherheit, indem sie zur Laufzeit operiert, um den Unternehmensvorgang zu schützen.
Neue Fähigkeiten aktualisieren und erhalten
Die Philosophie hinter NEMO besteht darin, wiederholt durch diese Microservices Modelle durchzuführen und kontinuierliche Aktualisierungen und Fähigkeiten zu ermöglichen, ein Prozess, der Nvidia als "Schwungrad" bezeichnet. Die NEMO -Microservices integrieren in die NVIDIA -Bereitstellungsinfrastruktursoftware NIM (NVIDIA Inference Microservices), die AI -Modelle in Anwendungsbehältern zusammenfasst, die von Systemen wie Kubernetes verwaltet und über APIs zugegriffen werden.
Conway betonte, dass Nemo die traditionell komplexen Aufgaben des Trainings, nach der Ausbildung, Bewertung und Überarbeitung von KI-Modellen vereinfacht. Er bemerkte: "Der Fokus für Nemo Microservices liegt darin, diese Microservices so zu bauen, dass der Rest des Ökosystems viel schneller beginnen kann. Aus unserer Erfahrung haben wir gesehen, dass diese ziemlich kompliziert sein können." Er erklärte ferner, dass der NEMO Evaluator verschiedene Open-Source-Bibliotheken konsolidiert und aktualisiert, wodurch sie zuverlässiger und einfacher durch einfache API-Anrufe zu verwenden sind.
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24. April 2025
DouglasPerez
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