Inference-as-a-Service (IaaS) per soluzioni industriali AI (Industria 4.0) – NVIDIA supporta il nuovo servizio di inferenza di Hugging Face

🤖🌐 Nvidia offre la sua nuova offerta di inferenza come servizio attraverso la piattaforma di repository del modello Hugging Face, introducendo al contempo nuovi microservizi per casi d'uso di intelligenza artificiale generativa industriale. Questi progressi promettono di rivoluzionare sia gli utenti industriali che i produttori di robot.

Al SIGGRAPH 2024, una delle conferenze più importanti al mondo per la computer grafica e le tecnologie interattive, Nvidia ha presentato i suoi ultimi sviluppi nel campo dell'intelligenza artificiale. Il gigante dell’informatica AI ha annunciato una nuova offerta di inference-as-a-service di Hugging Face, evidenziando l’integrazione di nuovi microservizi per casi d’uso di AI generativa industriale.

🤖🛠️ Inference-as-a-Service per soluzioni del settore AI

L'inference-as-a-Service (IaaS) è ​​un modello che consente di portare il machine learning (ML), e in particolare il deep learning, nelle applicazioni senza richiedere agli utenti finali di avere una conoscenza approfondita dei modelli sottostanti o dell'infrastruttura Must have . Ciò comporta la fornitura di servizi di inferenza tramite una piattaforma cloud.

Ecco alcuni punti chiave sull'Inference-as-a-Service:

1. 🔍 Fornitura di modelli

I fornitori IaaS forniscono modelli preaddestrati destinati a varie applicazioni come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale, l'elaborazione di testi e altro ancora.

2. 📈 Scalabilità

Poiché IaaS è basato su cloud, può essere scalato in modo flessibile per soddisfare le esigenze degli utenti senza che questi debbano gestire il proprio hardware o software.

3. 🔧 Integrazione facile

I servizi IaaS sono spesso disponibili come API che possono essere facilmente integrati nelle applicazioni esistenti. Ciò rende più semplice per gli sviluppatori utilizzare modelli ML senza richiedere una profonda esperienza nella scienza dei dati e nell'apprendimento automatico.

4. 💰 Ottimizzazione dei costi

Gli utenti in genere pagano solo per l'utilizzo effettivo dei servizi. Questo può essere più conveniente rispetto alla gestione della propria infrastruttura ML, soprattutto per le piccole e medie imprese.

5. 🔄 Manutenzione e aggiornamenti

Il fornitore si occupa del mantenimento, dell'aggiornamento e dell'ottimizzazione dei modelli e dell'infrastruttura in modo che gli utenti possano concentrarsi sulle proprie applicazioni principali.

🚀 Inferenza come servizio: accessibile, conveniente e scalabile

Nel complesso, Inference-as-a-Service fornisce un modo accessibile, conveniente e scalabile per sfruttare la potenza dell'apprendimento automatico e integrarlo in varie applicazioni.

🤝 Collaborazione tra NVIDIA e Hugging Face

L'obiettivo di Nvidia è semplificare ulteriormente e rendere più efficiente lo sviluppo di applicazioni AI. Ciò avviene supportando un nuovo servizio Inference-as-a-Service fornito tramite il repository del modello Hugging Face. Alla conferenza è stato annunciato che questo servizio verrà eseguito sul servizio cloud Nvidia DGX e sfrutterà una serie di microservizi di inferenza di Nvidia. Questo ha lo scopo di aiutare gli sviluppatori a integrare rapidamente modelli linguistici di grandi dimensioni popolari, come la famiglia Llama 3 di Meta e i modelli AI di Mistral, nelle loro applicazioni.

Il nome ufficiale di questi microservizi è Nvidia NIM. Questi servizi sono costituiti da vari modelli di intelligenza artificiale offerti in contenitori ottimizzati e possono essere perfettamente integrati in varie applicazioni dagli sviluppatori. Nvidia ha introdotto questi microservizi all'inizio di giugno e da allora hanno supportato più di 40 modelli forniti da Nvidia e altri sviluppatori.

📦 Offre la suite software Nvidia AI Enterprise

È possibile accedere al NIM tramite la suite software Nvidia AI Enterprise, che costa $ 4.500 per GPU all'anno. Tuttavia, questo servizio viene fornito gratuitamente agli sviluppatori membri del Programma per sviluppatori Nvidia.

Il nuovo servizio di inferenza di Hugging Face offre agli sviluppatori la possibilità di "prototipare rapidamente con modelli AI open source ospitati su Hugging Face Hub e portarli in produzione", ha spiegato la società con sede a Santa Clara in California.

Questo servizio integra il servizio esistente Train on DGX Cloud di Hugging Face, introdotto un anno fa al SIGGRAPH 2023 insieme a Nvidia.

🚀 Nuovi microservizi NIM per casi d'uso GenAI industriale

Oltre al servizio di inferenza, Nvidia ha annunciato anche l'introduzione di nuovi microservizi NIM al SIGGRAPH 2024. Questi hanno lo scopo di aiutare gli sviluppatori a portare capacità di intelligenza artificiale generativa in settori come la produzione e la robotica. Questi nuovi servizi includono i “primi modelli di intelligenza artificiale generativa al mondo per lo sviluppo di OpenUSD”.

OpenUSD è un framework 3D aperto sviluppato da Pixar che Nvidia utilizza per connettere la sua piattaforma Omniverse con altre applicazioni 3D. I nuovi microservizi NIM consentono agli sviluppatori, tra le altre cose, di effettuare ricerche nelle librerie di dati OpenUSD, 3D e di immagini utilizzando input di testo o immagini, generare materiali realistici per oggetti 3D, comporre scene basate su OpenUSD utilizzando input di testo e risolvere problemi fisici. Upscaling basato sull'intelligenza artificiale.

🔗 Integrazione di framework AI e 3D

Nvidia ha anche rilasciato un connettore che collega i dati tra Unified Robotics Description Format e OpenUSD. Questa tecnologia ha lo scopo di aiutare gli sviluppatori a trasferire e sintetizzare i dati di robotica attraverso applicazioni di progettazione, simulazione e apprendimento per rinforzo. Inoltre, Nvidia offre agli sviluppatori la possibilità di sviluppare le proprie connessioni dati OpenUSD utilizzando il nuovo OpenUSD Exchange Software Development Kit.

“Fino a poco tempo fa, i mondi digitali erano utilizzati principalmente dalle industrie creative; Ora, con i miglioramenti e l’accessibilità dei microservizi NVIDIA NIM per OpenUSD, le industrie di tutti i tipi possono costruire mondi virtuali e gemelli digitali basati fisicamente per guidare l’innovazione e prepararsi per la prossima ondata di intelligenza artificiale: la robotica”, ha affermato il Rev. Lebaredian, Vice Presidente di Omniverse. e tecnologia di simulazione presso Nvidia.

🤖 Applicazioni rivoluzionarie nell'industria e nella robotica

L’integrazione dell’intelligenza artificiale generativa nei processi industriali apre possibilità completamente nuove per aumentare l’efficienza e l’automazione. Nell’industria manifatturiera, ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per ottimizzare i processi produttivi prevedendo la manutenzione e i guasti delle macchine o monitorando la qualità dei prodotti in tempo reale. Utilizzando l’intelligenza artificiale e i nuovi microservizi NIM, i produttori di robot possono rendere i loro sistemi robotici più intelligenti e flessibili, con il risultato di un migliore adattamento a diversi compiti e ambienti.

Grazie alla capacità di generare materiali realistici per oggetti 3D e comporre scene basate sull'input di testo, anche i processi di progettazione e simulazione possono essere notevolmente accelerati e migliorati. Queste tecnologie consentono alle aziende di abbreviare i cicli di sviluppo e di rispondere più rapidamente alle esigenze del mercato.

🌟 Importanza per il futuro della tecnologia AI

L'incursione di Nvidia nell'intelligenza artificiale generativa e la collaborazione con Hugging Face segnano un passo significativo nel progresso della tecnologia AI. La disponibilità di microservizi di inferenza e framework avanzati come OpenUSD garantisce agli sviluppatori gli strumenti necessari per creare la prossima generazione di applicazioni IA.

L’importanza di questi sviluppi è particolarmente evidente nei settori che dipendono fortemente da processi precisi ed efficienti. Nel settore automobilistico, ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale potrebbero essere utilizzati per ottimizzare la produzione di veicoli pianificando in modo più efficiente l’utilizzo di materiali e risorse. Nella logistica, i sistemi autonomi controllati dall’intelligenza artificiale generativa potrebbero migliorare la catena di approvvigionamento e fare previsioni sui tempi e sui percorsi di consegna.

💡 Innovazioni di Nvidia e Hugging Face

Le novità di Nvidia e Hugging Face presentate al SIGGRAPH 2024 danno un'idea dell'enorme potenziale che si nasconde nella combinazione tra AI e applicazioni industriali. Fornire microservizi di inferenza e sfruttare il framework OpenUSD consente agli sviluppatori di risolvere compiti complessi nel settore manifatturiero, nella robotica e altro ancora. Questi progressi non rappresentano solo un passo importante per Nvidia e Hugging Face, ma anche per l’intero settore dell’intelligenza artificiale e i suoi utenti. Il futuro dell’Industria 4.0 sarà modellato in modo significativo da queste tecnologie, che consentono processi intelligenti, automatizzati e più efficienti.

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Un affascinante esempio recente è un video pubblicato da NVIDIA che mostra come controllare un robot utilizzando Apple Vision Pro. In questo scenario, un essere umano si trova in una cucina e controlla un robot adottando la prospettiva del robot attraverso gli occhiali Vision Pro. I movimenti della mano rilevati dagli occhiali vengono trasmessi al robot, consentendo agli esseri umani di controllarlo da remoto. Ciò consente applicazioni come la preparazione di toast con miele, controllate dall'uomo.

Questa tecnologia ha implicazioni di vasta portata, soprattutto in aree in cui può essere pericolosa per le persone, come edifici che crollano o altri ambienti pericolosi. È facile immaginare come questa tecnologia potrebbe essere utilizzata nelle missioni di salvataggio o per disinnescare le bombe.

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Il futuro dell’intelligenza artificiale industriale sembra promettente. L’integrazione dell’intelligenza artificiale nei processi industriali continuerà ad aumentare e offrirà ancora più opportunità di innovazione. Le principali tendenze che guidano questo sviluppo includono la messa in rete delle macchine (Internet of Things), la crescente disponibilità di big data e i progressi negli algoritmi e nell’hardware.

Una direzione di sviluppo interessante è la fabbrica autonoma. Qui robot e altri sistemi intelligenti interagiscono tra loro, scambiano dati in tempo reale e ottimizzano il processo di produzione senza intervento umano. Ciò potrebbe portare a una rivoluzione nel settore manifatturiero, simile all’introduzione della produzione in catena di montaggio all’inizio del XX secolo.

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