NVIDIA Data Flywheel Blueprintで自己改善型AIエージェントを構築し、推論コストを98%削減

自動最適化AIエージェントを構築する NVIDIA Data FlywheelBlueprint 大規模言語モデルによって駆動されるAIエージェントが企業のフロワークファローを変革していますが、高コストと応答遅延がそのスケーラビリティやユーザーエクスペリエンスを制限していました。この問題を解決するために、NVIDIAが最近「NVIDIA AI Blueprint for Building Data Flywheels」を発表しました。このワークフローは、AIエージェントの自動実験を通じて、推論コストを削減しながら応答速度と効果性を向上させる効率的なモデルを特定するのに役立ちます。 Data FlywheelBlueprintの中心となるのは、自己改善ループです。 このループでは、NVIDIA NeMoとNIMマイクロサービスを使用して、実際の生産データから小さなモデルを抽出、微調整、評価します。 Data Flywheel Blueprintは既存のAIインフラストラクチャやプラットフォームとのシームレスな統合を設計しており、マルチクラウド、オンプレミス、エッジ環境にも対応しています。 実装手順 初期設定 必要なツールとライブラリをインストールし、環境をセットアップします。 ログの取り込んだり品質管理 生産ログを収集し、それを適切に整理します。 既存モデルと新しいモデルでの実験 さまざまなモデルを比較、評価し、最適なモデルを選びます。 継続的なデプロイと改善 選ばれたモデルをデプロイし、使用状況に応じて継続的に改善します。 このハンズオンデモでは、Data Flywheel Blueprintを使用して仮想カスタマーサービスエージェントの機能やツールコールを行うモデルを最適化する方法を説明します。具体的には、Llama-3.3-70bという大規模なモデルから、Llama-3.2-1bという非常に小さなモデルに置き換えることで、精度を保ったまま推論コストを98%以上削減できる方法を紹介しています。 NVIDIA AI Blueprint for Building Data Flywheelsを実践したい場合は、新しいハウツー映像を視聴したり、NVIDIA API Catalogからダウンロードすることができます。これにより、AIシステムの最適化と効率化への道が開けます。