MLOps – NVIDIA 技術ブログ http://www.open-lab.net/ja-jp/blog Fri, 19 Jan 2024 01:52:53 +0000 ja hourly 1 LLM テクニックの習得: LLMOps http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/mastering-llm-techniques-llmops/ Wed, 15 Nov 2023 07:22:37 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2252 Reading Time: 3 minutes 企業は、イノベーションを起こし、顧客に価値を提供し、競爭力を維持するために、これまで以上にデータと AI に依存しています。機械學習 (ML) の導入は、信頼性が高く、コスト パフォーマンスがよく、スケーラブルなコード、 … Continued]]> Reading Time: 3 minutes 企業は、イノベーションを起こし、顧客に価値を提供し、競爭力を維持するために、これまで以上にデータと AI に依存しています。機械學習 (ML) の導入は、信頼性が高く、コスト パフォーマンスがよく、スケーラブルなコード、データ、モデルを管理するためのツールやプロセス、組織原則の必要性を生じさせました。これは MLOps として広く知られています。 世界は、特に基盤モデルと大規模言語モデル (LLM) を活用した新しい生成 AI 時代に急速に突入しています。ChatGPT のリリースにより、この変化はさらに加速されました。 GenAIOps と LLMOps の新しい専門領域は、本番環境での生成 AI および LLM を利用したアプリの開発と管理の課題に対処するための MLOps の進化として登場しました。

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NVIDIA と Run:ai で學習させた AI モデルをあらゆるクラウドへ展開 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/train-your-ai-model-once-and-deploy-on-any-cloud-with-nvidia-and-runai/ Fri, 07 Jul 2023 05:05:25 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=1882 Reading Time: 2 minutes 最新のコンピュート リソースにアクセスし、世界中の顧客を一貫してサポートし、コストを最適化するために、ハイブリッド クラウドやマルチ クラウド戦略を採用する企業が増えています。しかし、エンジニアリング チームが直面する大 … Continued]]> Reading Time: 2 minutes 最新のコンピュート リソースにアクセスし、世界中の顧客を一貫してサポートし、コストを最適化するために、ハイブリッド クラウドやマルチ クラウド戦略を採用する企業が増えています。しかし、エンジニアリング チームが直面する大きな課題は、スタックの変更に応じて、異なるプラットフォーム間で AI アプリケーションを運用することにあります。そのため、MLOps チームはさまざまな環境に精通し、開発者は対象のプラットフォーム間で実行できるように、アプリケーションをカスタマイズする必要があります。 NVIDIA は、GPU を搭載したオンプレミスまたはオンクラウド インスタンスで開発を行うための一貫したフルスタックを提供しており、利用者は、コードを変更することなく、その AI アプリケーションを GPU…

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