Inférence en tant que service (IaaS) pour les solutions industrielles d'IA (Industrie 4.0) – NVIDIA prend en charge le nouveau service d'inférence de Hugging Face

🤖🌐 Nvidia propose sa nouvelle offre d'inférence en tant que service via la plateforme de référentiel de modèles Hugging Face tout en introduisant de nouveaux microservices pour les cas d'utilisation de l'IA générative industrielle. Ces avancées promettent de révolutionner à la fois les utilisateurs industriels et les fabricants de robots.

Lors du SIGGRAPH 2024, l'une des conférences les plus importantes au monde sur l'infographie et les technologies interactives, Nvidia a présenté ses derniers développements dans le domaine de l'intelligence artificielle. Le géant de l'informatique IA a annoncé une nouvelle offre d'inférence en tant que service de Hugging Face, mettant en avant l'intégration de nouveaux microservices pour les cas d'utilisation de l'IA générative industrielle.

🤖🛠️ Inférence en tant que service pour les solutions industrielles de l'IA

L'inférence en tant que service (IaaS) est un modèle qui permet d'apporter l'apprentissage automatique (ML), et en particulier l'apprentissage profond, aux applications sans exiger que les utilisateurs finaux aient une connaissance approfondie des modèles sous-jacents ou de l'infrastructure indispensable. . Cela implique la fourniture de services d'inférence via une plateforme cloud.

Voici quelques points clés concernant l’inférence en tant que service :

1. 🔍 Mise à disposition des modèles

Les fournisseurs IaaS proposent des modèles pré-entraînés destinés à diverses applications telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, le traitement de texte, etc.

2. 📈 Évolutivité

L'IaaS étant basé sur le cloud, il peut être adapté de manière flexible pour répondre aux besoins des utilisateurs sans qu'ils aient à gérer leur propre matériel ou logiciel.

3. 🔧 Intégration facile

Les services IaaS sont souvent disponibles sous forme d'API qui peuvent être facilement intégrées aux applications existantes. Cela permet aux développeurs d'utiliser plus facilement les modèles ML sans nécessiter une expertise approfondie en science des données et en apprentissage automatique.

4. 💰 Optimisation des coûts

Les utilisateurs ne paient généralement que pour l’utilisation réelle des services. Cela peut s'avérer plus rentable que de gérer votre propre infrastructure ML, en particulier pour les petites ou moyennes entreprises.

5. 🔄 Maintenance et mises à jour

Le fournisseur s'occupe de la maintenance, de la mise à jour et de l'optimisation des modèles et de l'infrastructure afin que les utilisateurs puissent se concentrer sur leurs applications principales.

🚀 Inférence en tant que service : accessible, abordable et évolutif

Dans l'ensemble, l'inférence en tant que service offre un moyen accessible, rentable et évolutif d'exploiter la puissance de l'apprentissage automatique et de l'intégrer dans diverses applications.

🤝 Collaboration NVIDIA et Hugging Face

L'objectif de Nvidia est de simplifier davantage et de rendre plus efficace le développement d'applications d'IA. Cela se fait en prenant en charge un nouveau service d'inférence en tant que service fourni via le référentiel de modèles Hugging Face. Il a été annoncé lors de la conférence que ce service fonctionnerait sur le service cloud Nvidia DGX et exploiterait un certain nombre de microservices d'inférence de Nvidia. Ceci est destiné à aider les développeurs à intégrer rapidement de grands modèles de langages populaires, tels que la famille Llama 3 de Meta et les modèles d'IA de Mistral, dans leurs applications.

Le nom officiel de ces microservices est Nvidia NIM. Ces services se composent de divers modèles d'IA proposés dans des conteneurs optimisés et peuvent être intégrés de manière transparente dans diverses applications par les développeurs. Nvidia a introduit ces microservices début juin et depuis lors, ils prennent en charge plus de 40 modèles fournis par Nvidia et d'autres développeurs.

📦 Proposer la suite logicielle Nvidia AI Enterprise

NIM est accessible via la suite logicielle Nvidia AI Enterprise, qui coûte 4 500 $ par GPU et par an. Cependant, ce service est fourni gratuitement aux développeurs membres du Nvidia Developer Program.

Le nouveau service d'inférence de Hugging Face offre aux développeurs la possibilité de « créer rapidement des prototypes avec des modèles d'IA open source hébergés sur Hugging Face Hub et de les mettre en production », a expliqué la société basée à Santa Clara en Californie.

Ce service complète le service Train on DGX Cloud existant de Hugging Face, qui a été présenté il y a un an au SIGGRAPH 2023 en collaboration avec Nvidia.

🚀 Nouveaux microservices NIM pour les cas d'utilisation industriels de GenAI

En plus du service d'inférence, Nvidia a également annoncé l'introduction de nouveaux microservices NIM au SIGGRAPH 2024. Celles-ci visent à aider les développeurs à apporter des capacités d’IA générative à des secteurs tels que la fabrication et la robotique. Ces nouveaux services incluent les « premiers modèles d’IA génératifs au monde pour le développement d’OpenUSD ».

OpenUSD est un framework 3D ouvert développé par Pixar que Nvidia utilise pour connecter sa plateforme Omniverse à d'autres applications 3D. Les nouveaux microservices NIM permettent aux développeurs, entre autres choses, de rechercher des bibliothèques de données OpenUSD, 3D et d'image à l'aide de la saisie de texte ou d'image, de générer des matériaux réalistes pour les objets 3D, de composer des scènes basées sur OpenUSD à l'aide de la saisie de texte et de résoudre la physique. -Améliorez les simulations avec Mise à l'échelle basée sur l'IA.

🔗 Intégration des frameworks IA et 3D

Nvidia a également publié un connecteur qui relie les données entre le Unified Robotics Description Format et OpenUSD. Cette technologie est destinée à aider les développeurs à transférer et à synthétiser des données robotiques à travers des applications de conception, de simulation et d'apprentissage par renforcement. De plus, Nvidia offre aux développeurs la possibilité de développer leurs propres connexions de données OpenUSD à l'aide du nouveau kit de développement logiciel OpenUSD Exchange.

« Jusqu’à récemment, les mondes numériques étaient principalement utilisés par les industries créatives ; Désormais, grâce aux améliorations et à l'accessibilité des microservices NVIDIA NIM pour OpenUSD, les industries de tous types peuvent créer des mondes virtuels physiques et des jumeaux numériques pour stimuler l'innovation et se préparer à la prochaine vague d'IA : la robotique », a déclaré le révérend Lebaredian, vice-président d'Omniverse. et technologie de simulation chez Nvidia.

🤖 Applications révolutionnaires dans l'industrie et la robotique

L’intégration de l’IA générative dans les processus industriels ouvre de toutes nouvelles possibilités pour accroître l’efficacité et l’automatisation. Dans l’industrie manufacturière, par exemple, les modèles d’IA peuvent être utilisés pour optimiser les processus de production en prévoyant la maintenance et les pannes des machines ou en surveillant la qualité des produits en temps réel. En utilisant l'IA et les nouveaux microservices NIM, les fabricants de robots peuvent rendre leurs systèmes robotiques plus intelligents et plus flexibles, ce qui se traduit par une meilleure adaptation aux différentes tâches et environnements.

Avec la possibilité de générer des matériaux réalistes pour des objets 3D et de composer des scènes basées sur la saisie de texte, les processus de conception et de simulation peuvent également être considérablement accélérés et améliorés. Ces technologies permettent aux entreprises de raccourcir leurs cycles de développement et de répondre plus rapidement aux exigences du marché.

🌟 Importance pour l'avenir de la technologie de l'IA

L'incursion de Nvidia dans l'IA générative et la collaboration avec Hugging Face marquent une étape importante dans l'avancement de la technologie de l'IA. La disponibilité de microservices d'inférence et de frameworks avancés comme OpenUSD garantit aux développeurs de disposer des outils nécessaires pour créer la prochaine génération d'applications d'IA.

La pertinence de ces développements est particulièrement évidente dans les industries fortement dépendantes de processus précis et efficaces. Dans l’industrie automobile, par exemple, les modèles d’IA pourraient être utilisés pour optimiser la production de véhicules en planifiant plus efficacement l’utilisation des matériaux et des ressources. Dans le domaine de la logistique, des systèmes autonomes contrôlés par l’IA générative pourraient améliorer la chaîne d’approvisionnement et faire des prédictions sur les délais et les itinéraires de livraison.

💡 Innovations de Nvidia et Hugging Face

Les innovations de Nvidia et Hugging Face présentées au SIGGRAPH 2024 donnent une idée de l'énorme potentiel qui réside dans la combinaison de l'IA et des applications industrielles. La fourniture de microservices d'inférence et l'exploitation du framework OpenUSD permettent aux développeurs de résoudre des tâches complexes dans les domaines de la fabrication, de la robotique et au-delà. Ces avancées constituent non seulement une étape importante pour Nvidia et Hugging Face, mais aussi pour l’ensemble du secteur de l’intelligence artificielle et ses utilisateurs. L’avenir de l’Industrie 4.0 sera largement façonné par ces technologies, qui permettent des processus intelligents, automatisés et plus efficaces.

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Un exemple récent et fascinant est une vidéo publiée par NVIDIA montrant comment contrôler un robot à l'aide d'Apple Vision Pro. Dans ce scénario, un humain se trouve dans une cuisine et contrôle un robot en adoptant la perspective du robot grâce aux lunettes Vision Pro. Les mouvements de la main détectés par les lunettes sont transmis au robot, permettant ainsi aux humains de contrôler le robot à distance. Cela permet des applications telles que la préparation de pain grillé avec du miel, contrôlées par les humains.

Cette technologie a des implications considérables, en particulier dans les domaines où elle peut être dangereuse pour les personnes, comme les effondrements de bâtiments ou d'autres environnements dangereux. Il est facile d'imaginer comment cette technologie pourrait être utilisée dans des missions de sauvetage ou pour désamorcer des bombes.

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L’avenir de l’IA industrielle s’annonce prometteur. L’intégration de l’IA dans les processus industriels continuera de croître et offrira encore plus de possibilités d’innovation. Les principales tendances à l’origine de ce développement incluent la mise en réseau des machines (Internet des objets), la disponibilité croissante du Big Data et les progrès des algorithmes et du matériel.

Une direction de développement intéressante est l’usine autonome. Ici, les robots et autres systèmes intelligents interagissent les uns avec les autres, échangent des données en temps réel et optimisent le processus de production sans intervention humaine. Cela pourrait conduire à une révolution dans l’industrie manufacturière, semblable à l’introduction de la fabrication à la chaîne au début du 20e siècle.

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