Os modelos NVIDIA AI Foundation – uma coleção selecionada de modelos pré-treinados de nível empresarial – oferecem aos desenvolvedores um início rápido para trazer a IA geradora personalizada para suas aplicações empresariais.
O cenário atual de grandes modelos de linguagem gratuitos e de código aberto é como um bufê à vontade para as empresas. Essa abundância pode ser esmagadora para os desenvolvedores que criam aplicações personalizadas de IA generativa, pois eles precisam navegar por requisitos exclusivos de projetos e negócios, incluindo compatibilidade, segurança e os dados usados para treinar os modelos.
Modelos de fundação otimizados pela NVIDIA aceleram a inovação
Os modelos do NVIDIA AI Foundation podem ser experimentados por meio de uma interface de usuário ou API simples, diretamente de um navegador. Além disso, esses modelos podem ser acessados a partir dos pontos de extremidade do NVIDIA AI Foundation para testar o desempenho do modelo em suas aplicações corporativas.
Os modelos incluem os principais modelos da comunidade, como Llama 2, Stable Diffusion XL e Mistral, que são formatados para ajudar os desenvolvedores a simplificar a personalização com dados proprietários. Além disso, os modelos foram otimizados com o NVIDIA TensorRT-LLM para oferecer a mais alta taxa de transferência e a mais baixa latência e serem executados em escala em qualquer pilha acelerada por GPU NVIDIA. Por exemplo, o modelo Llama 2 otimizado com TensorRT-LLM é executado quase duas vezes mais rápido no NVIDIA H100.
A nova família NVIDIA de modelos de base Nemotron-3 8B suporta a criação das aplicações de bate-papo e perguntas e respostas empresariais mais avançados da atualidade para uma ampla gama de setores, incluindo saúde, telecomunicações e serviços financeiros.
Os modelos são um ponto de partida para os clientes criarem aplicações de IA generativa seguros e prontos para produção, são treinados em conjuntos de dados de origem responsável e operam com desempenho comparável ao de modelos muito maiores. Isso os torna ideais para implementações corporativas.
Os recursos multilíngues são um diferencial importante dos modelos Nemotron-3 8B. Os modelos já vêm prontos para uso e são proficientes em mais de 50 idiomas, incluindo inglês, alemão, russo, espanhol, francês, japonês, chinês, coreano, italiano e holandês.
“Com os modelos pré-treinados, os desenvolvedores poderão personalizar aplicações empresariais de acordo com os dados de cada setor, de forma acessível. Isso permitirá uma implantação mais ágil de soluções tecnológicas necessárias para as companhias”, destaca Marcio Aguiar, diretor da divisão Enterprise da NVIDIA para América Latina.
Personalização acelerada até a implantação
As empresas que aproveitam a IA generativa em todas as funções de negócios precisam de uma base de IA para personalizar modelos para suas aplicações exclusivas. A base de IA da NVIDIA apresenta três elementos: os modelos NVIDIA AI Foundation, o framework e as ferramentas NVIDIA NeMo e os serviços de supercomputação de IA do NVIDIA DGX Cloud. Juntos, eles fornecem uma oferta empresarial de ponta a ponta para a criação de modelos personalizados de IA generativa.
É importante ressaltar que as empresas possuem seus modelos personalizados e podem implantá-los praticamente em qualquer lugar em computação acelerada com segurança, estabilidade e suporte de nível empresarial usando o software NVIDIA AI Enterprise.
Os modelos do NVIDIA AI Foundation já estão disponíveis gratuitamente para experimentos no catálogo NVIDIA NGC e no Hugging Face, e também estão hospedados no catálogo de modelos de IA do Microsoft Azure.
Sobre a NVIDIA
Desde sua fundação em 1993, a NVIDIA (NASDAQ: NVDA) tem sido pioneira em computação acelerada. A invenção da GPU pela empresa em 1999 estimulou o crescimento do mercado de games para PC, redefiniu a computação gráfica, iniciou a era da IA moderna e tem ajudado a digitalização industrial em todos os mercados. A NVIDIA agora é uma empresa de computação full-stack com soluções em escala de data center que estão revolucionando o setor. Mais informações em: https://blog.nvidia.com.br/.
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