productNVIDIA NeMo
AIエージェントの包括的なツールキット
NVIDIA NeMo
NVIDIA NeMo™は、エンタープライズ規模でAIエージェントのライフサイクル全体にわたる構築、監視、最適化を実現する包括的なツールキットです。これには、データ処理、データ生成、モデルのファインチューニングと評価、強化学習、音声、安全性、エージェントの可観測性を実現するオープンライブラリとマイクロサービスが含まれています。NeMoを活用して、NVIDIA Nemotron™ などのオープンなモデルをカスタマイズし、ドメインのニーズとデータに合わせてカスタマイズされた本番環境グレードの特化型エージェントシステムを構築しましょう。
また、既存のAIプラットフォームと統合し、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境での導入をサポートします。
特長
AIエージェントのライフサイクル管理のためのツール
AIエージェントのライフサイクルは、本番環境アプリケーションにおけるAIエージェントの開発と改善のためのエンドツーエンドのプロセスです。 NVIDIA NeMoは、このワークフローの各ステップを可能にするツールを提供しています。これにより、企業は強力で安全かつ継続的に学習する特化型エージェントを構築できます。構築～デプロイ～最適化
構築
| AI対応データの準備 既存のマルチモーダルデータセットを開発パイプライン向けに高品質なAI対応フォーマットに変換し、合成データを生成して重要なデータ ギャップを解消します。 |
・NeMo Curator エージェント型ユース ケースとモデルのトレーニング向けに、安全なマルチモーダルデータをクリーンアップ、フィルタリング、準備します。 ・NeMo Data Designer 特化型エージェントの構築と評価のために、ドメイン固有の合成データセットをゼロから作成します。 |
| 適切なモデルの選択 ユースケースに適したモデルを選択または構築: Nemotron の公開モデル、その他のオープンソースまたは独自のオプションから選択するか、あるいはゼロからトレーニングします。評価実行で検証し、必要に応じてファインチューニングします。 |
・NVIDIA Nemotron 推論、RAG、音声、ビジョン、安全性を実現する最先端のNVIDIAオープンモデルです。 ・NeMo Retriever 複雑なドキュメントからテキスト、表、グラフ、画像を抽出するスケーラブルなパイプラインを構築します。 ・NeMo Evaluator アカデミック評価、LLM-as-a-judge、カスタム評価を使用して、モデルとエージェントのベンチマークとテストを行います。 |
| AIエージェントの構築 組み込みのパフォーマンス分析、ボトルネック検出、評価主導のRLチューニング、およびLangChain、LlamaIndex、その他のエージェント エコシステムとの相互運用性により、フレームワーク全体でエージェント ワークフローをプロファイリングおよび最適化します。 |
・NeMo Agent Toolkit AIエージェントの構築、プロファイリング、最適化を実行するフレームワークに依存しないオープンライブラリ。 |
デプロイ
| デプロイして最大のパフォーマンスを発揮 エージェントを本番環境向けに最適化し、高スループットで低レイテンシーの推論を実現することで、企業のニーズを満たすように拡張し、迅速かつ信頼性の高い応答を提供できるようにします。 |
・NVIDIA NIM OpenAI 互換性のあるAPIとして公開される、最適化されたコンテナでAIモデルを実行します。 |
| データに基づいた判断を徹底し、適切なガードレールを適用 検索拡張生成 (RAG) を使用して、安全性、コンプライアンス、コンテンツ モデレーションに適切なガードレールを適用しながら、エージェントの応答を信頼できる知識に結び付けます。 |
・NeMo Retriever 正確でプライバシーを保護するRAGパイプラインを構築します。 ・NeMo Guardrails AIとのインタラクション全体で安全性、コンプライアンス、制御を強化します。 |
最適化
| 監視とフィードバックの収集 エージェントがユーザーやその他のシステムと実世界で行うやりとりを追跡します。 パフォーマンスと精度を体系的に評価し、継続的に改善する機会を見つけます。 |
・NeMo Agent Toolkit AIエージェントの構築、プロファイリング、最適化を実行する、フレームワークに依存しないオープン ライブラリ。 ・NeMo Customizer モデルをドメイン データに合わせてファインチューニングと最適化を行うマイクロサービス。 ・NeMo Framework 大規模なLLMとマルチモーダルのトレーニングとアライメントを効率的に実現するための、すべてのオープンソースNeMoライブラリのコレクション。 |
| データフライホイールを使用して継続的に改善 モニタリングで収集されたフィードバックとデータを活用してデータ駆動型のフライホイールを作成し、エージェントを反復的に再訓練して最適化し、長期間にわたり効果的であり続けるようにします。 |
・NeMo RL 高度な強化学習 (RL) 手法で、大規模なモデルの事後学習とアライメントを行います。 ・NeMo Gym RLトレーニング環境をシミュレーションし、高品質なエージェント型RLトレーニングデータ/ロールアウトを生成します。 ・NeMo Evaluator アカデミック評価、LLM-as-a-judge、カスタム評価を使用して、モデルとエージェントのベンチマークとテストを行います。 ・NeMo Customizer モデルをドメインデータに合わせてファインチューニングと最適化を行うマイクロサービス。 |
NeMoの利点
■包括的なモジュール型AIエージェント スイート相互運用可能なエンタープライズ グレードのソフトウェア スイートにより、データのキュレーションと事後学習から評価、ガードレール、可観測性、継続的な最適化に至るまで、エージェントのライフサイクル全体を管理します。
■大規模な高速化
エンタープライズ データを使用して、高スループットなエージェント ワークロード向けのGPUで高速化されたトレーニング、推論、マルチノード スケーリング、コスト効率に優れた最適化により、データ フライホイールをデプロイおよび拡張します。
■ROIの向上
大規模言語モデル (LLM)、視覚言語モデル (VLM)、ビデオAI、スピーチAIを迅速にトレーニング、カスタマイズ、大規模にデプロイし、ソリューションまでの時間を短縮し、ROIを向上させます。
■高速化されたパフォーマンス
機密データの保護、ポリシーとプロンプト ガードレールの適用、モデル検証、脆弱性の継続的な検知。 NVIDIA AI Enterpriseにより、クラウド、データセンター、エッジ全体でエンタープライズ グレードのサポートと安定性を備えた安全なデプロイが可能になります。
NeMoの使用事例
■AIチャットボットRAGを使用すると、チャットボットは企業のナレッジベースから最新の情報を取得し、自然言語でリアルタイムの応答を提供することで、ドメイン固有の質問に正確に回答することができます。こうしたチャットボットは、顧客サポートの強化、AIアバターのパーソナライズ、企業知識の管理、業務の簡略化、高度なITサポートの提供、コンテンツの作成などに使用できます。
■AIアシスタント
AIアシスタントの導入により、数百万人もの顧客や従業員の問い合わせに24時間体制で効率的に対応可能となります。LLM、RAG、スピーチおよび翻訳AIのためにカスタマイズされた NVIDIA NIM™マイクロサービスを利用することで、AIアシスタントは、背景の雑音、音質の悪さ、さまざまな方言やアクセントがあっても、即時に正確な音声応答を提供します。
■マルチモーダルのPDFデータ抽出
毎年何兆ものPDFファイルが生成されていますが、各ファイルは、テキスト、画像、チャート、表などさまざまな種類のコンテンツで埋め尽くされた複数のページで構成されている可能性があります。このデータという宝の山は、人間がそれを読み、理解できるスピードでしか活用できません。しかし、生成AIとRAGを使用すると、この未だ活用されていないデータから、従業員の業務効率化とコスト削減に役立つビジネス上の洞察を発見することができます。
■コンテンツの生成
生成AIを使用すると、企業のその分野の専門知識や独自のIPに基づいた関連性が高くカスタマイズされた、正確なコンテンツを生成することができます。
■ヒューマノイドロボット
ヒューマノイドロボットは、既存の人間中心の都市や産業の作業スペースに迅速に適応するように構築され、退屈で繰り返しの多い作業、または肉体的に過酷な作業に取り組むように作られています。その汎用性により、これらのロボットは工場のフロアから医療施設までさまざまな場所で使用され、人間の作業を支援し、自動化による労働力不足の緩和に貢献しています。
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