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NVIDIA與Google DeepMind合作推動(dòng)大語言模型創(chuàng)新

NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 來源:NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案 ? 2024-05-16 09:44 ? 次閱讀

支持 NVIDIA NIM 推理微服務(wù)的谷歌最新開源模型 PaliGemma 首次亮相。

驅(qū)動(dòng)生成式 AI 的大語言模型創(chuàng)新前赴后繼,處理文本、圖像和聲音等多種類型數(shù)據(jù)的模型正變得日益普遍。

然而,構(gòu)建和部署這些模型仍具有挑戰(zhàn)性。開發(fā)者需要一種方法來快速體驗(yàn)和評(píng)估模型,在確定最適合其用例的模型后,再以一種經(jīng)濟(jì)高效并能帶來最佳性能的方式來優(yōu)化模型性能。

為了讓開發(fā)者更加輕松地創(chuàng)建具有世界一流性能的 AI 應(yīng)用,NVIDIA 和谷歌在 2024 谷歌 I/O 開發(fā)者大會(huì)上宣布了三項(xiàng)新的合作。

Gemma + NIM

借助TensorRT-LLM,NVIDIA 正在與谷歌一同優(yōu)化在此次大會(huì)上推出的兩個(gè)新模型:Gemma 2 和 PaliGemma。這兩個(gè)模型由與構(gòu)建 Gemini 模型相同的研究和技術(shù)構(gòu)建而成,每個(gè)模型都專注于一個(gè)特定領(lǐng)域:

Gemma 2是具有廣泛用途的新一代 Gemma 模型,借助全新的架構(gòu)來實(shí)現(xiàn)突破性的性能和效率。

PaliGemma是受 PaLI-3 啟發(fā)的開源視覺語言模型(VLM)。PaliGemma 基于 SigLIP 視覺模型和 Gemma 語言模型等開放組件構(gòu)建而成,專門用于視覺語言任務(wù),例如圖像和短視頻字幕、視覺問題解答、圖像文本理解、對(duì)象檢測(cè)和對(duì)象分割等。PaliGemma 在各種視覺語言任務(wù)中具有領(lǐng)先于同類模型的微調(diào)性能,并且還得到NVIDIA JAX-Toolbox的支持。

Gemma 2 和 PaliGemma 將與NVIDIA AI Enterprise軟件平臺(tái)中的NVIDIA NIM推理微服務(wù)一起提供,可簡(jiǎn)化 AI 模型的大規(guī)模部署。從今天開始,PaliGemma 的 API 目錄可提供對(duì)這兩個(gè)新模型的 NIM 支持,兩個(gè)新模型也將很快在NVIDIA NGC和 GitHub 上以容器的形式發(fā)布。

將加速數(shù)據(jù)分析引入 Colab

谷歌還宣布開源 GPU 數(shù)據(jù)框架庫 RAPIDS cuDF 將默認(rèn)支持谷歌 Colab,這是最受數(shù)據(jù)科學(xué)家歡迎的開發(fā)者平臺(tái)之一?,F(xiàn)在,谷歌 Colab 的 1000 萬月度用戶只需幾秒鐘,就能使用NVIDIATensor Core GPU將基于 pandas 的 Python 工作流加速高達(dá) 50 倍,而且無需修改代碼。

借助 RAPIDS cuDF,使用谷歌 Colab 的開發(fā)者可以加快探索性分析和生產(chǎn)數(shù)據(jù)管道的速度。雖然 pandas 因其直觀的 API 而成為全球最流行的數(shù)據(jù)處理工具之一,但隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng),應(yīng)用程序往往會(huì)捉襟見肘。即便數(shù)據(jù)只有 5-10 GB ,許多簡(jiǎn)單的操作在 CPU 上也需要數(shù)分鐘才能完成,從而降低了探索性分析和生產(chǎn)數(shù)據(jù)管道的速度。

RAPIDS cuDF 旨在通過在適用的 GPU 上無縫加速 pandas 代碼來解決這個(gè)問題,而在不適用的 GPU 上則退回到 CPU-pandas。由于 Colab 默認(rèn)使用 RAPIDS cuDF,世界各地的開發(fā)者都能用上加速數(shù)據(jù)分析。

隨時(shí)隨地使用 AI

谷歌和 NVIDIA 還宣布借助搭載NVIDIA RTX顯卡的 AI PC 來開展一項(xiàng) Firebase Genkit 的合作,使應(yīng)用開發(fā)者能夠輕松地將生成式 AI 模型(例如新的 Gemma 模型系列)集成到他們的網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)應(yīng)用中,以便提供自定義內(nèi)容、進(jìn)行語義搜索和回答問題。開發(fā)者可以先使用本地 RTX GPU 啟動(dòng)工作流,然后將工作無縫遷移到谷歌云基礎(chǔ)設(shè)施。

更加方便的是,開發(fā)者可以通過 Genkit 使用 JavaScript(一種移動(dòng)開發(fā)者在構(gòu)建應(yīng)用時(shí)常用的編程語言)來構(gòu)建應(yīng)用。

創(chuàng)新無止境

NVIDIA 和谷歌云正在多個(gè)領(lǐng)域開展合作,共同推進(jìn) AI 的發(fā)展。無論是即將推出的 Grace Blackwell 架構(gòu) DGX Cloud 平臺(tái)和 JAX 框架支持,還是將NVIDIA NeMo框架引入 Google Kubernetes Engine,兩家公司的全棧合作為客戶在谷歌云上借助 NVIDIA 技術(shù)使用 AI 帶來了更多可能性。

審核編輯:劉清
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原文標(biāo)題:Gemma + NIM:NVIDIA 與 Google DeepMind 合作推動(dòng)大語言模型創(chuàng)新

文章出處:【微信號(hào):NVIDIA-Enterprise,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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