NVIDIA Présente le Data Flywheel Blueprint : Optimisez vos Agents IA et Réduisez les Coûts de 98%

Les agents d’intelligence artificielle (IA) alimentés par des grands modèles linguistiques transforment les processus de travail des entreprises, mais leurs coûts élevés de calcul et leur latence peuvent freiner leur adoption à grande échelle et dégrader l'expérience utilisateur. Pour surmonter ces défis, NVIDIA a récemment introduit le NVIDIA AI Blueprint for Building Data Flywheels, une solution d'entreprise conçue pour optimiser les agents IA en utilisant des techniques d'expérimentation automatisée. Cette méthode permet de trouver des modèles plus petits et plus efficaces, réduisant ainsi les coûts de calcul tout en améliorant la latence et la performance globale. Au cœur de ce blueprint se trouve une boucle d’amélioration auto-perpétuée qui utilise les microservices NVIDIA NeMo et NIM pour distiller, affiner et évaluer des modèles plus petits à partir des données de production réelles. Cette approche favorise une optimisation continue et permet aux entreprises de profiter de bénéfices significatifs en termes de coût et de rapidité, sans compromettre la précision ou la qualité du service. L'un des principaux avantages du Data Flywheel Blueprint est sa flexibilité d'intégration. Il est conçu pour s'adapter sans effort à vos infrastructures existedes et plateformes IA, en prenant en charge les environnements multicloud, on-premises (sur site) et à l’edge (peripherique). Pour mettre en œuvre le Data Flywheel Blueprint, voici les étapes principales : 1. Configuration initiale La première étape consiste à configurer votre environnement avec les outils nécessaires. Cela inclut l'installation et la configuration des microservices NVIDIA NeMo et NIM, ainsi que l’initialisation de votre infrastructure existante. 2. Collecte et curation des logs La deuxième étape implique la collecte et la curation des logs de production. Ces données servent de base pour l’expérimentation automatisée, permettant de distiller et d'affiner les modèles plus petits. La curation garantit que les données utilisées pour l'entraînement sont pertinentes et de haute qualité. 3. Expérimentation avec des modèles existants et nouveaux La troisième étape consiste à expérimenter avec des modèles existants et des nouveaux modèles. Cette phase explore différentes configurations pour identifier les modèles qui offrent un équilibre optimal entre l'efficacité, la latence et la précision. Par exemple, la vidéo démontre comment remplacer un modèle Llama-3.3-70b par un modèle Llama-3.2-1b bien plus petit, ce qui permet de réduire les coûts de calcul de plus de 98% tout en maintenant une précision élevée. 4. Déploiement et amélioration continue Enfin, la quatrième étape vise à déployer les modèles optimaux et à mettre en place un cycle d'amélioration continue. Les performances des modèles sont surveillées en temps réel, et les ajustements sont effectués automatiquement pour répondre aux besoins changeants de l’environnement de production. Cette démonstration pratique illustre comment utiliser le Data Flywheel Blueprint pour optimiser des modèles de services clients virtuels, comme la fonction d’appels à des outils. Elle explique en détail les étapes du processus, montrant comment distiller et affiner des modèles pour créer une version plus légère tout en préservant son efficacité. Le résultat est un modèle beaucoup plus économique et rapide, capable de fournir une expérience utilisateur fluide et de qualité. Pour démarrer, vous pouvez regarder cette nouvelle vidéo tutorielle ou télécharger les ressources nécessaires via le NVIDIA API Catalog. Cette approche offre aux entreprises une solution robuste pour optimiser leurs agents IA, accélérer leur déploiement et maximiser leur impact sur les opérations quotidiennes.