Neues Video: Optimieren Sie AI-Agenten mit dem NVIDIA Data FlywheelBlueprint

Neues Video: Bauen Sie selbstverbessernde KI-Agenten mit dem NVIDIA Data Flywheel Blueprint KI-Agenten, die von großen Sprachmodellen angetrieben werden, revolutionieren Unternehmensworkflows. Allerdings können hohe Inferenzkosten und Latenzzeiten ihre Skalierbarkeit und Benutzererfahrung einschränken. Um dieses Problem zu lösen, hat NVIDIA kürzlich den NVIDIA AI Blueprint für das Erstellen von Datenrädern vorgestellt. Dieses unternehmensreife Workflow-Modell hilft bei der Optimierung von KI-Agenten durch automatisierte Experimente, um effizientere Modelle zu finden, die Inferenzkosten senken und gleichzeitig Latenz und Effektivität verbessern. Der Kern des Blueprints ist eine selbstverbessernde Schleife, die NVIDIA NeMo und NIM-Microservices verwendet, um kleinere Modelle mithilfe von realen Produktionsdaten zu destillieren, zu feinjustieren und zu evaluieren. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre bestehenden KI-Infrastrukturen und Plattformen nahtlos zu integrieren und unterstützt sowohl multicloud-, on-premise- als auch Edge-Umgebungen. Die Implementierungsschritte des Data Flywheel Blueprints sind folgende: Initiale Einrichtung: Beginnen Sie mit der Einrichtung der erforderlichen Umgebung und Tools, um sicherzustellen, dass alle Voraussetzungen erfüllt sind. Protokolle importieren und verwalten: Sammeln und verarbeiten Sie Protokolldaten aus der Produktion, um sie für die Modelloptimierung verfügbar zu machen. Experimentieren mit bestehenden und neuen Modellen: Führen Sie automatisierte Experimente durch, um die Leistung verschiedener Modelle zu evaluieren und die besten Optionen zu identifizieren. Stetige Bereitstellung und Verbesserung: Deployen Sie die optimierten Modelle und verbessern Sie sie kontinuierlich auf Basis von Benutzerfeedback und weiteren Produktionsdaten. In einem praktischen Demo-Video wird beispielsweise gezeigt, wie das Data Flywheel Blueprint verwendet wird, um Modelle zu optimieren, die Funktionen und Werkzeugaufrufe für einen virtuellen Kundendienstagenten durchführen. In diesem Demo wird erklärt, wie das Datenrad dazu beiträgt, ein großes Llama-3.3-70b-Modell durch ein viel kleineres Llama-3.2-1b-Modell zu ersetzen, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen, aber gleichzeitig die Inferenzkosten um mehr als 98% zu reduzieren. Um mit dem NVIDIA AI Blueprint für das Erstellen von Datenrädern zu beginnen, können Sie sich das neue Anleitungsvideo ansehen oder es aus dem NVIDIA API-Katalog herunterladen. Einschätzung durch Branchenexperten: Der Data Flywheel Blueprint von NVIDIA wird von Branchenexperten als wichtiger Schritt zur Optimierung von KI-Agenten in Unternehmen bewertet. Er ermöglicht es, größere Modelle durch kleinere, effizientere Modelle zu ersetzen, ohne dabei an Leistung zu verlieren. Dies trägt nicht nur zur Reduzierung von Kosten bei, sondern verbessert auch die Benutzererfahrung durch kürzere Reaktionszeiten. NVIDIA, ein führender Anbieter von KI-Lösungen, hat damit wieder einmal gezeigt, wie es innovative Technologien in die Praxis umsetzt, um Unternehmen bei der Digitalisierung und Effizienzsteigerung zu unterstützen.