AI 産業ソリューション (インダストリー 4.0) 向けの Inference-as-a-Service (IaaS) – NVIDIA が Hugging Face の新しい推論サービスをサポート

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公開：2024年8月14日 /更新：2024年8月14日 - 著者： Konrad Wolfenstein

AI 産業ソリューション (インダストリー 4.0) 向けの Inference-as-a-Service (IaaS) – NVIDIA が Hugging Face の新しい推論サービスをサポート – 画像: Xpert.Digital

💡 AI 産業ソリューション: NVIDIA が新しい Hugging Face 推論サービスをサポート

🤖🌐 Nvidia は、Hugging Face モデルリポジトリプラットフォームを通じて新しい Inference-as-a-Service サービスを提供すると同時に、産業用生成 AI ユースケース向けの新しいマイクロサービスを導入します。これらの進歩は、産業ユーザーとロボットメーカーの両方に同様に革命を起こすことを約束します。

コンピューターグラフィックスとインタラクティブテクノロジに関する世界で最も重要なカンファレンスの 1 つである SIGGRAPH 2024 で、Nvidia は人工知能の分野における最新の開発内容を発表しました。 AI コンピューティングの巨人は、Hugging Face の新しい Inference-as-a-Service 製品を発表し、産業用生成 AI ユースケース向けの新しいマイクロサービスの統合を強調しました。

🤖🛠️ AI 業界ソリューション向けの Inference-as-a-Service

Inference-as-a-Service (IaaS) は、エンドユーザーが基礎となるモデルや必須のインフラストラクチャに関する広範な知識を必要とせずに、機械学習 (ML)、特にディープラーニングをアプリケーションに導入できるようにするモデルです。。これには、クラウドプラットフォームを介した推論サービスの提供が含まれます。

ここでは、Inference-as-a-Service に関する重要なポイントをいくつか示します。

1. 🔍モデルの提供

IaaS プロバイダーは、画像認識、音声認識、ワードプロセッサなどのさまざまなアプリケーションを目的とした事前トレーニング済みモデルを提供します。

2. 📈 スケーラビリティ

IaaS はクラウドベースであるため、ユーザーが独自のハードウェアやソフトウェアを管理することなく、ユーザーのニーズに合わせて柔軟に拡張できます。

3. 🔧 簡単な統合

IaaS サービスは、多くの場合、既存のアプリケーションに簡単に統合できる API として利用できます。これにより、開発者はデータサイエンスや機械学習の深い専門知識を必要とせずに、ML モデルを簡単に使用できるようになります。

4. 💰 コストの最適化

通常、ユーザーはサービスの実際の使用料のみを支払います。これは、特に中小企業にとって、独自の ML インフラストラクチャを実行するよりもコスト効率が高い可能性があります。

5. 🔄 メンテナンスとアップデート

プロバイダーは、ユーザーがコアアプリケーションに集中できるように、モデルとインフラストラクチャの保守、更新、最適化を担当します。

🚀 Inference-as-a-Service: アクセス可能、手頃な価格、スケーラブル

全体として、Inference-as-a-Service は、機械学習の力を活用し、それをさまざまなアプリケーションに統合するための、アクセスしやすくコスト効率が高く、スケーラブルな方法を提供します。

🤝 NVIDIA と Hugging Face のコラボレーション

Nvidia の目標は、AI アプリケーションの開発をさらに簡素化し、効率化することです。これは、Hugging Face モデルリポジトリを通じて提供される新しい Inference-as-a-Service サービスをサポートすることによって行われます。カンファレンスでは、このサービスが Nvidia DGX クラウドサービス上で実行され、Nvidia の多数の推論マイクロサービスを活用することが発表されました。これは、開発者が Meta の Llama 3 ファミリや Mistral の AI モデルなどの一般的な大規模言語モデルをアプリケーションに迅速に統合できるようにすることを目的としています。

これらのマイクロサービスの正式名は、Nvidia NIM です。これらのサービスは、最適化されたコンテナーで提供されるさまざまな AI モデルで構成されており、開発者はさまざまなアプリケーションにシームレスに統合できます。 Nvidia は 6 月初旬にこれらのマイクロサービスを導入し、それ以来 Nvidia やその他の開発者が提供する 40 を超えるモデルをサポートしています。

📦 Nvidia AI Enterprise ソフトウェアスイートの提供

NIM には、GPU あたり年間 4,500 ドルの Nvidia AI Enterprise ソフトウェアスイートを通じてアクセスします。ただし、このサービスは、Nvidia Developer Program のメンバーである開発者には無料で提供されます。

カリフォルニア州サンタクララに拠点を置く同社は、新しい抱き合ったフェイスインファペンサービスは、開発者に「抱きしめるフェイスハブでホストされているオープンソースAIモデルを迅速にプロトット化し、生産に導入する」機会を提供します。

このサービスは、1 年前の SIGGRAPH 2023 で Nvidia とともに導入された、Hugging Face の既存の Train on DGX クラウドサービスを補完するものです。

🚀 産業用 GenAI ユースケース向けの新しい NIM マイクロサービス

推論サービスに加えて、Nvidia は SIGGRAPH 2024 で新しい NIM マイクロサービスの導入も発表しました。これらは、開発者が製造やロボット工学などの分野に生成 AI 機能を導入できるようにすることを目的としています。これらの新しいサービスには、「OpenUSD 開発用の世界初の生成 AI モデル」が含まれます。

OpenUSD は、Pixar によって開発されたオープン 3D フレームワークで、Nvidia が自社の Omniverse プラットフォームを他の 3D アプリケーションと接続するために使用しています。新しい NIM マイクロサービスにより、開発者はとりわけ、テキストまたは画像入力を使用して OpenUSD、3D、および画像データのライブラリを検索し、3D オブジェクトのリアルなマテリアルを生成し、テキスト入力を使用して OpenUSD ベースのシーンを構成し、物理学を解決することができます。 AIベースのアップスケーリング。

🔗 AI と 3D フレームワークの統合

Nvidia は、Unified Robotics description Format と OpenUSD の間でデータをリンクするコネクタもリリースしました。このテクノロジーは、開発者が設計、シミュレーション、強化学習アプリケーション全体でロボット工学データを転送および合成できるようにすることを目的としています。さらに、Nvidia は開発者に、新しい OpenUSD Exchange ソフトウェア開発キットを使用して独自の OpenUSD データ接続を開発する機能を提供します。

「最近まで、デジタル世界は主にクリエイティブ産業で使用されていました。 OpenUSD 向けの NVIDIA NIM マイクロサービスの改善とアクセシビリティにより、あらゆる種類の業界が物理ベースの仮想世界とデジタルツインを構築してイノベーションを推進し、AI の次の波であるロボティクスに備えることができるようになりました」と Omniverse 副社長の Rev Lebaredian 氏は述べています。 Nvidia のシミュレーションテクノロジー。

🤖 産業およびロボット工学における革新的なアプリケーション

生成 AI を産業プロセスに統合すると、効率と自動化を向上させるまったく新しい可能性が開かれます。たとえば、製造業では、AI モデルを使用して、機械のメンテナンスや故障を予測したり、製品の品質をリアルタイムで監視したりすることで、生産プロセスを最適化できます。 AI と新しい NIM マイクロサービスを使用することで、ロボットメーカーは自社のロボットシステムをよりスマートかつ柔軟にすることができ、その結果、さまざまなタスクや環境への適応が向上します。

3D オブジェクトのリアルなマテリアルを生成し、テキスト入力に基づいてシーンを構成する機能により、設計とシミュレーションのプロセスも大幅に高速化および改善できます。これらのテクノロジーにより、企業は開発サイクルを短縮し、市場の要件により迅速に対応できるようになります。

🌟 AI技術の将来にとっての重要性

Nvidia の生成 AI への進出と Hugging Face とのコラボレーションは、AI テクノロジーの進歩における重要な一歩を示しています。推論マイクロサービスや OpenUSD などの高度なフレームワークが利用できるため、開発者は次世代の AI アプリケーションを構築するために必要なツールを確実に入手できます。

これらの開発の関連性は、正確で効率的なプロセスに大きく依存する業界では特に明らかです。たとえば自動車業界では、AI モデルを使用して、材料やリソースの使用をより効率的に計画することで車両の生産を最適化できます。物流分野では、生成 AI によって制御される自律システムがサプライチェーンを改善し、配送時間や配送ルートを予測できる可能性があります。

💡 Nvidia と Hugging Face のイノベーション

SIGGRAPH 2024 で発表された Nvidia と Hugging Face のイノベーションは、AI と産業アプリケーションの組み合わせに秘められた巨大な可能性についてのアイデアを与えてくれます。推論マイクロサービスを提供し、OpenUSD フレームワークを活用することで、開発者は製造、ロボット工学などの複雑なタスクを解決できます。これらの進歩は、Nvidia と Hugging Face だけでなく、人工知能業界全体とそのユーザーにとっても重要な一歩です。インダストリー 4.0 の将来は、インテリジェントで自動化されたより効率的なプロセスを可能にするこれらのテクノロジーによって大きく形作られることになります。

📣 類似のトピック

📣 推論サービス: Nvidia と Hugging Face が AI に革命をもたらしています
🚀 産業用生成 AI 用の新しいマイクロサービス
🤝 コラボレーション: Nvidia と Hugging Face が提携
🛠️ NIM マイクロサービス: AI 開発者向けの新しいツール
💡 AI と 3D フレームワークの統合: OpenUSD など
🏭 産業への応用: 生成 AI による効率の向上
🧩 Nvidia AI Enterprise ソフトウェアスイート: 価格と機能
🤖 Nvidia NIM マイクロサービスによるロボット工学の進歩
📊 産業にとっての重要性: 製造とロボット工学に焦点を当てる
🌐 Nvidia と Hugging Face の先駆的な AI テクノロジー

#️⃣ ハッシュタグ: #Nvidia #HuggingFace #GenerativeKI #Industrie40 #ロボティクス

🦾⚙️🔧 ヒューマノイドロボット: NVIDIA は、拡張現実、AI、オムニバース (メタバース) を備えたヒューマノイドロボットの開発を加速します。

ヒューマノイドロボティクス: NVIDIA は、拡張現実、AI、オムニバース (メタバース) を備えたヒューマノイドロボットの開発を加速しています – 画像: Xpert.Digital

最近の興味深い例としては、NVIDIA が公開した、Apple Vision Pro を使用してロボットを制御する方法を示すビデオがあります。このシナリオでは、人間がキッチンにいて、Vision Pro メガネを通してロボットの視点を取り入れてロボットを制御します。メガネが感知した手の動きはロボットに伝達され、人間がロボットを遠隔操作できるようになる。これにより、人間が制御してハチミツ入りトーストを準備するなどのアプリケーションが可能になります。

このテクノロジーは、特に建物の倒壊やその他の危険な環境など、人々にとって危険な可能性がある分野で広範囲に影響を及ぼします。このテクノロジーが救助活動や爆弾の解除にどのように使用できるかは容易に想像できます。

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