Inferência como serviço (IaaS) para soluções industriais de IA (Indústria 4.0) – NVIDIA oferece suporte ao novo serviço de inferência da Hugging Face

🤖🌐 A Nvidia oferece sua nova oferta de inferência como serviço por meio da plataforma de repositório de modelos Hugging Face, ao mesmo tempo em que introduz novos microsserviços para casos de uso de IA generativa industrial. Esses avanços prometem revolucionar tanto os usuários industriais quanto os fabricantes de robôs.

Na SIGGRAPH 2024, uma das conferências mais importantes do mundo sobre computação gráfica e tecnologias interativas, a Nvidia apresentou seus mais recentes desenvolvimentos na área de inteligência artificial. A gigante da computação de IA anunciou uma nova oferta de inferência como serviço da Hugging Face, destacando a integração de novos microsserviços para casos de uso de IA generativa industrial.

🤖🛠️ Inferência como serviço para soluções do setor de IA

Inferência como serviço (IaaS) é um modelo que torna possível trazer aprendizado de máquina (ML), e em particular aprendizado profundo, para aplicativos sem exigir que os usuários finais tenham amplo conhecimento dos modelos subjacentes ou da infraestrutura necessária. . Isto envolve o fornecimento de serviços de inferência através de uma plataforma em nuvem.

Aqui estão alguns pontos-chave sobre inferência como serviço:

1. 🔍 Fornecimento de modelos

Os provedores de IaaS fornecem modelos pré-treinados voltados para diversas aplicações, como reconhecimento de imagem, reconhecimento de fala, processamento de texto e muito mais.

2. 📈 Escalabilidade

Como o IaaS é baseado em nuvem, ele pode ser dimensionado de forma flexível para atender às necessidades dos usuários, sem que eles precisem gerenciar seu próprio hardware ou software.

3. 🔧 Fácil integração

Os serviços IaaS geralmente estão disponíveis como APIs que podem ser facilmente integradas aos aplicativos existentes. Isso torna mais fácil para os desenvolvedores usarem modelos de ML sem exigir profundo conhecimento em ciência de dados e aprendizado de máquina.

4. 💰 Otimização de custos

Os usuários normalmente pagam apenas pelo uso real dos serviços. Isso pode ser mais econômico do que administrar sua própria infraestrutura de ML, especialmente para pequenas e médias empresas.

5. 🔄 Manutenção e atualizações

O provedor se encarrega de manter, atualizar e otimizar os modelos e a infraestrutura para que os usuários possam se concentrar em suas aplicações principais.

🚀 Inferência como serviço: acessível, acessível e escalável

No geral, a inferência como serviço fornece uma maneira acessível, econômica e escalável de aproveitar o poder do aprendizado de máquina e integrá-lo a vários aplicativos.

🤝 Colaboração NVIDIA e Hugging Face

O objetivo da Nvidia é simplificar ainda mais e tornar o desenvolvimento de aplicações de IA mais eficiente. Isso é feito através do suporte a um novo serviço de inferência como serviço fornecido por meio do repositório de modelos Hugging Face. Foi anunciado na conferência que este serviço será executado no serviço de nuvem Nvidia DGX e aproveitará uma série de microsserviços de inferência da Nvidia. O objetivo é ajudar os desenvolvedores a integrar rapidamente modelos populares de grandes linguagens, como a família Llama 3 da Meta e os modelos de IA da Mistral, em seus aplicativos.

O nome oficial desses microsserviços é Nvidia NIM. Esses serviços consistem em vários modelos de IA que são oferecidos em contêineres otimizados e podem ser perfeitamente integrados a vários aplicativos pelos desenvolvedores. A Nvidia introduziu esses microsserviços no início de junho e, desde então, eles oferecem suporte a mais de 40 modelos fornecidos pela Nvidia e outros desenvolvedores.

📦 Oferecendo o pacote de software Nvidia AI Enterprise

O NIM é acessado por meio do pacote de software Nvidia AI Enterprise, que custa US$ 4.500 por GPU por ano. No entanto, este serviço é fornecido gratuitamente aos desenvolvedores membros do Nvidia Developer Program.

O novo serviço de inferência do Hugging Face oferece aos desenvolvedores a capacidade de “criar protótipos rapidamente com modelos de IA de código aberto hospedados no Hugging Face Hub e colocá-los em produção”, explicou a empresa sediada em Santa Clara, Califórnia.

Este serviço complementa o serviço Train on DGX Cloud existente da Hugging Face, que foi apresentado há um ano na SIGGRAPH 2023 junto com a Nvidia.

🚀 Novos microsserviços NIM para casos de uso industrial GenAI

Além do serviço de inferência, a Nvidia também anunciou a introdução de novos microsserviços NIM no SIGGRAPH 2024. O objetivo é ajudar os desenvolvedores a trazer capacidades generativas de IA para setores como manufatura e robótica. Esses novos serviços incluem os “primeiros modelos generativos de IA do mundo para desenvolvimento OpenUSD”.

OpenUSD é uma estrutura 3D aberta desenvolvida pela Pixar que a Nvidia usa para conectar sua plataforma Omniverse a outros aplicativos 3D. Os novos microsserviços NIM permitem que os desenvolvedores, entre outras coisas, pesquisem bibliotecas de dados OpenUSD, 3D e de imagem usando entrada de texto ou imagem, gerem materiais realistas para objetos 3D, componham cenas baseadas em OpenUSD usando entrada de texto e resolvam física. Aumento de escala baseado em IA.

🔗 Integração de estruturas de IA e 3D

A Nvidia também lançou um conector que vincula dados entre o Unified Robotics Description Format e o OpenUSD. Esta tecnologia tem como objetivo ajudar os desenvolvedores a transferir e sintetizar dados robóticos em aplicações de design, simulação e aprendizagem por reforço. Além disso, a Nvidia está oferecendo aos desenvolvedores a capacidade de desenvolver suas próprias conexões de dados OpenUSD usando o novo OpenUSD Exchange Software Development Kit.

“Até recentemente, os mundos digitais eram utilizados principalmente pelas indústrias criativas; Agora, com as melhorias e a acessibilidade dos microsserviços NVIDIA NIM para OpenUSD, indústrias de todos os tipos podem construir mundos virtuais e gêmeos digitais baseados fisicamente para impulsionar a inovação e se preparar para a próxima onda de IA: a robótica”, disse Rev Lebaredian, vice-presidente da Omniverse. e tecnologia de simulação na Nvidia.

🤖 Aplicações revolucionárias na indústria e na robótica

A integração da IA ​​generativa nos processos industriais abre possibilidades completamente novas para aumentar a eficiência e a automação. Na indústria transformadora, por exemplo, os modelos de IA podem ser utilizados para otimizar os processos de produção, prevendo a manutenção e avarias das máquinas ou monitorizando a qualidade dos produtos em tempo real. Ao utilizar a IA e os novos microsserviços NIM, os fabricantes de robôs podem tornar os seus sistemas robóticos mais inteligentes e flexíveis, resultando numa melhor adaptação a diferentes tarefas e ambientes.

Com a capacidade de gerar materiais realistas para objetos 3D e compor cenas com base na entrada de texto, os processos de design e simulação também podem ser significativamente acelerados e melhorados. Estas tecnologias permitem às empresas encurtar os seus ciclos de desenvolvimento e responder mais rapidamente às exigências do mercado.

🌟 Significado para o futuro da tecnologia de IA

A incursão da Nvidia na IA generativa e a colaboração com Hugging Face marcam um passo significativo no avanço da tecnologia de IA. A disponibilidade de microsserviços de inferência e estruturas avançadas como OpenUSD garante que os desenvolvedores tenham as ferramentas necessárias para construir a próxima geração de aplicações de IA.

A relevância destes desenvolvimentos é particularmente clara em indústrias que dependem fortemente de processos precisos e eficientes. Na indústria automóvel, por exemplo, os modelos de IA poderiam ser utilizados para otimizar a produção de veículos, planeando a utilização de materiais e recursos de forma mais eficiente. Na logística, os sistemas autónomos controlados pela IA generativa poderiam melhorar a cadeia de abastecimento e fazer previsões sobre prazos e rotas de entrega.

💡 Inovações da Nvidia e Hugging Face

As inovações da Nvidia e Hugging Face apresentadas na SIGGRAPH 2024 dão uma ideia do enorme potencial que existe na combinação de IA e aplicações industriais. Fornecer microsserviços de inferência e aproveitar a estrutura OpenUSD permite que os desenvolvedores resolvam tarefas complexas em manufatura, robótica e muito mais. Esses avanços não são apenas um passo importante para a Nvidia e a Hugging Face, mas também para toda a indústria de inteligência artificial e seus usuários. O futuro da Indústria 4.0 será significativamente moldado por estas tecnologias, que permitem processos inteligentes, automatizados e mais eficientes.

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Robótica Humanóide: NVIDIA está acelerando o desenvolvimento de robôs humanóides com Realidade Estendida, IA e Omniverse (Metaverso) – Imagem: Xpert.Digital

Um exemplo recente e fascinante é um vídeo lançado pela NVIDIA demonstrando como controlar um robô usando o Apple Vision Pro. Neste cenário, um humano está numa cozinha e controla um robô adotando a perspectiva do robô através dos óculos Vision Pro. Os movimentos das mãos detectados pelos óculos são transmitidos ao robô, permitindo que humanos controlem o robô remotamente. Isso possibilita aplicações como o preparo de torradas com mel, controladas por humanos.

Esta tecnologia tem implicações de longo alcance, especialmente em áreas onde pode ser perigosa para as pessoas, como o desabamento de edifícios ou outros ambientes perigosos. É fácil imaginar como esta tecnologia poderia ser usada em missões de resgate ou para desarmar bombas.

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Soluções industriais de IA e robótica AI Turbo - quando as coisas precisam acontecer rapidamente: o repositório do modelo Hugging Face e os microsserviços da NVIDIA - Imagem: Xpert.Digital

O futuro da IA ​​industrial parece promissor. A integração da IA ​​nos processos industriais continuará a aumentar e a oferecer ainda mais oportunidades de inovação. As principais tendências que impulsionam este desenvolvimento incluem a rede de máquinas (Internet das Coisas), a crescente disponibilidade de big data e os avanços em algoritmos e hardware.

Uma direção de desenvolvimento interessante é a fábrica autônoma. Aqui, robôs e outros sistemas inteligentes interagem entre si, trocam dados em tempo real e otimizam o processo produtivo sem intervenção humana. Isto poderia levar a uma revolução na indústria transformadora, semelhante à introdução da produção em linha de montagem no início do século XX.

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