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Nvidia dévoile les outils logiciels NEMO pour les entreprises pour créer des agents d'IA personnalisés
Nvidia, le géant renommé des puces, a annoncé mercredi la disponibilité générale d'une nouvelle suite d'outils conçus pour aider les entreprises à développer une intelligence artificielle "agentique". Ces outils, appelés microservices NeMo, font partie du portefeuille logiciel AI Enterprise plus large de Nvidia. Ils sont conçus pour personnaliser et optimiser les agents IA pour une vaste gamme de tâches, allant de l'amélioration des opérations des centres d'appels à l'augmentation de l'efficacité du développement logiciel.
Lors d'un briefing avec les médias, Joey Conway, responsable de l'IA générative pour les entreprises chez Nvidia, a décrit le logiciel NeMo comme un moyen de déployer des agents IA en tant qu'"employés numériques". Il a souligné l'impact potentiel dans diverses industries, déclarant : « Notre vision de l'évolution des choses est qu'il y a plus d'un milliard de travailleurs du savoir dans de nombreuses industries, géographies et localisations. Et notre point de vue est que les employés numériques, ou agents IA, pourront aider les entreprises à accomplir plus de travail dans ces divers domaines et scénarios. »
Gains de productivité
Conway a partagé des idées sur les bénéfices tangibles en termes de productivité que ces agents IA ont déjà apportés. Par exemple, Amdocs, un fournisseur de logiciels pour les entreprises de télécommunications, a exploité les microservices NeMo pour développer des agents de facturation, de vente et de réseau. Leur agent de facturation, chargé de traiter les demandes de facturation des clients, a atteint une augmentation significative de 50 % du "taux de résolution au premier appel", démontrant un impact direct sur l'efficacité du service client.
Le concept d'agents IA fonctionnant comme des employés numériques n'est pas nouveau. C'est une narrative qui a gagné du terrain au cours de l'année passée, l'IA étant perçue comme capable de gérer les processus d'entreprise tout comme les employés humains. Nvidia a affiné son logiciel NeMo pendant plus de cinq ans, visant à accélérer le développement de modèles IA pour les entreprises. En 2022, ils ont élargi leurs offres pour inclure des modèles IA préconstruits basés sur le cloud à la demande, les microservices ayant été introduits en octobre dernier.
Nouveaux composants de microservices
La boîte à outils NeMo comprend plusieurs microservices, dont deux, Curator et Retriever, étaient déjà disponibles. Curator aide les développeurs à construire des "pipelines" pour nettoyer et affiner les ensembles de données utilisés pour entraîner ou ajuster les modèles IA. Retriever, d'autre part, extrait les éléments pertinents des sources de données pour l'utilisation du modèle, tels que le texte, les graphiques et les éléments de graphiques.
Complétant ceux-ci, trois nouveaux composants : Customizer, Evaluator et Guardrails. Le Customizer prend la sortie de Curator et applique des techniques de post-entraînement pour améliorer les capacités du modèle. L'Evaluator agit comme un banc d'essai automatisé, testant le modèle après Customizer pour évaluer les améliorations ou nouvelles compétences acquises. Guardrails garantit la conformité et la sécurité en opérant au moment de l'exécution pour protéger les opérations de l'entreprise.
Mise à jour et acquisition de nouvelles capacités
La philosophie derrière NeMo est de faire passer les modèles à travers ces microservices de manière répétée, permettant des mises à jour continues et l'acquisition de compétences, un processus que Nvidia appelle un "volant d'inertie". Les microservices NeMo s'intègrent au logiciel d'infrastructure de déploiement de Nvidia, NIM (Nvidia Inference Microservices), qui encapsule les modèles IA dans des conteneurs d'applications gérés par des systèmes comme Kubernetes et accessibles via des API.
Conway a souligné que NeMo simplifie les tâches traditionnellement complexes d'entraînement, de post-entraînement, d'évaluation et de révision des modèles IA. Il a noté : « L'objectif des microservices NeMo est de pouvoir construire ces microservices afin que le reste de l'écosystème puisse démarrer beaucoup plus rapidement. D'après notre expérience, nous avons vu que cela peut être assez compliqué. » Il a ajouté que l'Evaluator NeMo consolide et met à jour diverses bibliothèques open-source, les rendant plus fiables et plus faciles à utiliser grâce à de simples appels API.
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commentaires (11)
![EdwardMartinez]()
Nvidia's NeMo tools sound like a game-changer for businesses diving into AI! Excited to see how these microservices shape custom agents. 🚀
![RichardThomas]()
As ferramentas NeMo da Nvidia são revolucionárias para empresas que desejam criar agentes de IA personalizados! A facilidade de uso e a integração com sistemas existentes são impressionantes. O único ponto negativo? A curva de aprendizado pode ser um pouco íngreme para iniciantes. No geral, uma ferramenta sólida para empresas que mergulham no AI! 🚀
![StevenAllen]()
Nvidia의 NeMo 도구는 기업이 맞춤형 AI 에이전트를 만들고자 할 때 유망해 보입니다. 잠재력에 감명받았지만, 작은 팀에게는 설정이 너무 복잡할 수 있습니다. 강력한 도구지만, 더 사용자 친화적으로 만들어야 할 것 같아요! 🤨
![WillGarcía]()
NvidiaのNeMoツールは、企業がカスタムAIエージェントを作成するのに革命的です！既存のシステムとの統合が簡単で使いやすいです。唯一の欠点は、初心者にとって学習曲線が少し急なことです。全体的に、AIに取り組む企業にとって優れたツールです！🚀
![JeffreyThomas]()
¡Las herramientas NeMo de Nvidia son un cambio de juego para las empresas que buscan crear agentes de IA personalizados! La facilidad de uso y la integración con sistemas existentes es impresionante. ¿El único inconveniente? La curva de aprendizaje puede ser un poco empinada para los principiantes. En general, una herramienta sólida para empresas que se adentran en la IA! 🚀
![EricLewis]()
Las herramientas NeMo de Nvidia suenan prometedoras para empresas que quieren crear agentes de IA personalizados. Me impresionó el potencial, pero la configuración puede ser demasiado compleja para equipos pequeños. Es una herramienta poderosa, solo necesita ser más amigable para el usuario! 🤔
Nvidia, le géant renommé des puces, a annoncé mercredi la disponibilité générale d'une nouvelle suite d'outils conçus pour aider les entreprises à développer une intelligence artificielle "agentique". Ces outils, appelés microservices NeMo, font partie du portefeuille logiciel AI Enterprise plus large de Nvidia. Ils sont conçus pour personnaliser et optimiser les agents IA pour une vaste gamme de tâches, allant de l'amélioration des opérations des centres d'appels à l'augmentation de l'efficacité du développement logiciel.
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Gains de productivité
Conway a partagé des idées sur les bénéfices tangibles en termes de productivité que ces agents IA ont déjà apportés. Par exemple, Amdocs, un fournisseur de logiciels pour les entreprises de télécommunications, a exploité les microservices NeMo pour développer des agents de facturation, de vente et de réseau. Leur agent de facturation, chargé de traiter les demandes de facturation des clients, a atteint une augmentation significative de 50 % du "taux de résolution au premier appel", démontrant un impact direct sur l'efficacité du service client.
Le concept d'agents IA fonctionnant comme des employés numériques n'est pas nouveau. C'est une narrative qui a gagné du terrain au cours de l'année passée, l'IA étant perçue comme capable de gérer les processus d'entreprise tout comme les employés humains. Nvidia a affiné son logiciel NeMo pendant plus de cinq ans, visant à accélérer le développement de modèles IA pour les entreprises. En 2022, ils ont élargi leurs offres pour inclure des modèles IA préconstruits basés sur le cloud à la demande, les microservices ayant été introduits en octobre dernier.
Nouveaux composants de microservices
La boîte à outils NeMo comprend plusieurs microservices, dont deux, Curator et Retriever, étaient déjà disponibles. Curator aide les développeurs à construire des "pipelines" pour nettoyer et affiner les ensembles de données utilisés pour entraîner ou ajuster les modèles IA. Retriever, d'autre part, extrait les éléments pertinents des sources de données pour l'utilisation du modèle, tels que le texte, les graphiques et les éléments de graphiques.
Complétant ceux-ci, trois nouveaux composants : Customizer, Evaluator et Guardrails. Le Customizer prend la sortie de Curator et applique des techniques de post-entraînement pour améliorer les capacités du modèle. L'Evaluator agit comme un banc d'essai automatisé, testant le modèle après Customizer pour évaluer les améliorations ou nouvelles compétences acquises. Guardrails garantit la conformité et la sécurité en opérant au moment de l'exécution pour protéger les opérations de l'entreprise.
Mise à jour et acquisition de nouvelles capacités
La philosophie derrière NeMo est de faire passer les modèles à travers ces microservices de manière répétée, permettant des mises à jour continues et l'acquisition de compétences, un processus que Nvidia appelle un "volant d'inertie". Les microservices NeMo s'intègrent au logiciel d'infrastructure de déploiement de Nvidia, NIM (Nvidia Inference Microservices), qui encapsule les modèles IA dans des conteneurs d'applications gérés par des systèmes comme Kubernetes et accessibles via des API.
Conway a souligné que NeMo simplifie les tâches traditionnellement complexes d'entraînement, de post-entraînement, d'évaluation et de révision des modèles IA. Il a noté : « L'objectif des microservices NeMo est de pouvoir construire ces microservices afin que le reste de l'écosystème puisse démarrer beaucoup plus rapidement. D'après notre expérience, nous avons vu que cela peut être assez compliqué. » Il a ajouté que l'Evaluator NeMo consolide et met à jour diverses bibliothèques open-source, les rendant plus fiables et plus faciles à utiliser grâce à de simples appels API.
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