NVIDIA Workbench는 누구나 AI 모델을 훈련시킬 수 있습니다 | ENBLE
NVIDIA Workbench로 AI 모델 훈련 가능 | ENBLE
Nvidia는 방금 AI Workbench를 발표했습니다. 이는 생성적 AI를 만드는 과정을 훨씬 더 쉽고 관리 가능하게 만들어 줄 것입니다. 이 작업 공간을 통해 개발자들은 PC 및 워크스테이션을 포함한 다양한 Nvidia AI 플랫폼에서 이러한 모델을 개발하고 배포할 수 있게 될 것입니다. 우리는 더 많은 AI 콘텐츠가 몰리게 될까요? 아마도 그렇지 않을 것이지만, AI Workbench가 전체 과정을 현저하게 접근하기 쉽게 만들어 줄 것입니다.
Nvidia는 발표에서 현재 수백 개의 사전 훈련된 모델이 있음을 언급하면서 이러한 모델을 맞춤화하는 것은 시간과 노력이 필요하다고 언급했습니다. 이는 Workbench의 역할이며, 이를 통해 프로세스가 간소화될 것입니다. 개발자들은 이제 모든 필요한 기업급 모델을 활용하여 최소한의 노력으로 생성적 AI를 맞춤화하고 실행할 수 있게 될 것입니다. Workbench 도구는 Nvidia 자체 AI 플랫폼뿐만 아니라 GitHub 및 Hugging Face와 같은 오픈 소스 저장소를 포함한 다양한 프레임워크, 라이브러리 및 SDK를 지원합니다.
맞춤화된 모델은 쉽게 여러 플랫폼에서 공유할 수 있습니다. Nvidia RTX 그래픽 카드가 장착된 PC 또는 워크스테이션을 사용하는 개발자들은 로컬 시스템에서 이러한 생성적 모델과 작업할 수 있을 뿐만 아니라 필요할 때 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅 리소스로 확장할 수 있습니다.
“Nvidia AI Workbench는 현대 비즈니스에서 점점 필수적인 AI 기반 애플리케이션을 생성하기 위한 조직 간 팀의 단순화된 경로를 제공합니다.”라고 Nvidia의 기업 컴퓨팅 부사장인 Manuvir Das는 말했습니다.
Nvidia는 또한 생성적 AI를 적용하고 맞춤화하기 위한 도구를 제공하는 Nvidia AI Enterprise 소프트웨어 플랫폼의 네 번째 버전을 발표했습니다. 이는 Nvidia NeMo를 비롯한 여러 도구로 구성되어 있으며, 이는 ChatGPT 또는 Google Bard와 같은 대형 언어 모델 (LLMs)을 구축하고 배포할 수 있는 클라우드 네이티브 프레임워크입니다.
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Nvidia는 AI 시장에 점점 더 많이 진출하고 있으며, Workbench뿐만 아니라 게임용 Nvidia ACE와 같은 도구들도 있습니다. 현재 ChatGPT와 같은 생성적 AI 모델이 인기를 끌고 있으므로, 많은 개발자들이 Nvidia의 일괄 솔루션에 관심을 가질 것으로 예상됩니다. 이는 여전히 의문의 대상인 일부 사람들이 생성적 AI를 의심스러운 목적으로 사용하는 것과 관련하여 우리 나머지 사람들에게는 좋은 일인지에 대해서는 알아야 할 것입니다.
AI는 Bing Chat의 초기 단계와 같이 자체적으로 꽤 무리할 수 있는데, 더 많은 사람들이 이러한 다양한 모델을 만들고 훈련시키기 시작하면 야생에서 문제가 될 수 있는 행동의 인스턴스가 더 많이 발생할 것입니다. 하지만 모든 것이 순조롭게 진행된다고 가정하면, Nvidia의 AI Workbench는 많은 회사에게 새로운 생성적 AI를 배포하는 프로세스를 단순화시킬 수 있을 것입니다.
