Las organizaciones están ansiosas por pasar a la period de la IA agente, pero mover proyectos de IA desde el desarrollo hasta la producción sigue siendo un desafío. La implementación de aplicaciones de IA de agente a menudo requiere configuraciones e integraciones complejas, retrasando el tiempo de valor.
Barreras para implementar la IA de agente:
- Sabiendo por dónde empezar: Sin un marco estructurado, conectar herramientas y configurar sistemas lleva mucho tiempo.
- Escala de manera efectiva: El rendimiento, la confiabilidad y la gestión de costos se convierten en desagües de recursos sin una infraestructura escalable.
- Garantizar la seguridad y el cumplimiento: Muchas soluciones dependen de datos y modelos no controlados en lugar de los que se pusieran a prueba.
- Gobierno y observabilidad: La infraestructura y las implementaciones de IA necesitan documentación y trazabilidad claras.
- Monitoreo y mantenimiento: Asegurar el rendimiento, las actualizaciones y la compatibilidad del sistema es complejo y difícil sin un monitoreo robusto.
Ahora, Datarobot viene con Nvidia AI Enterprise integrada, que ofrece la forma más rápida de desarrollar y entregar IA de agente.
Con una pila de inteligencia synthetic totalmente validada, las organizaciones pueden reducir los riesgos de herramientas de código abierto y IA de bricolaje mientras se implementan donde tiene sentido, sin complejidad adicional.
Esto permite que las soluciones de IA sean personalizadas para problemas comerciales y optimizados de manera que de otro modo sería imposible.
En esta publicación de weblog, exploraremos cómo los practicantes de IA pueden desarrollar rápidamente aplicaciones de IA de agente utilizando Datarobot y Nvidia AI Enterprise, en comparación con las soluciones de ensamblaje desde cero. También caminaremos por cómo construir un tablero con AI que permita la toma de decisiones en tiempo actual para los gerentes de almacén.
Caso de uso: optimización del almacén en tiempo actual
Think about que es un gerente de almacén tratando de decidir si realizar envíos río arriba. Si el almacén está lleno, debe reorganizar su inventario de manera eficiente. Si está vacío, no desea desperdiciar recursos; Su equipo tiene otras prioridades
Pero el seguimiento handbook de la capacidad del almacén lleva mucho tiempo, y una API easy no la cortará. Necesita una solución intuitiva que se ajuste a su flujo de trabajo sin la codificación requerida.
En lugar de juntar una aplicación de IA manualmente, los equipos de IA pueden desarrollar rápidamente una solución utilizando Datarobot y Nvidia AI Enterprise. Aquí está como:
- Análisis de video con IA: Utiliza el plan NVIDIA AI para la búsqueda y resumen de movies como un agente integrado para identificar espacios abiertos o estantes de almacén vacíos en tiempo actual.
- Pronóstico de inventario predictivo: Aprovecha el volumen de inventario de ingresos de Datarobot para pronosticar el inventario de ingresos.
- Concepts en tiempo actual e IA conversacional: Muestra concepts en vivo en un tablero con una interfaz de IA conversacional.
- Gestión de IA simplificada: Proporciona administración de modelos simplificada con NVIDIA NIM y Monitoreo de Datarobot.
Este es solo un ejemplo de cómo los equipos de IA pueden construir aplicaciones de IA Agentic más rápido con Datarobot y Nvidia.
Resolver los obstáculos más difíciles en la construcción y la implementación de la IA agente
Construir aplicaciones de AI de agente es un proceso iterativo que requiere equilibrar la integración, el rendimiento y la adaptabilidad. El éxito depende de la conexión a la perfección (LLM, sistemas de recuperación, herramientas y {hardware}) al tiempo que garantiza que trabajen juntos de manera eficiente.
Sin embargo, la complejidad de la IA agente puede conducir a la depuración prolongada, los ciclos de optimización y los retrasos de despliegue.
El desafío es entregar proyectos de IA a escala sin quedarse atascado en la iteración interminable.
Cómo NVIDIA AI Enterprise y Datarobot simplifican el desarrollo de AI de agente
Puntos de partida flexibles con BluePrints Nvidia AI y aplicaciones de DatoBot AI
Elija entre los planos NVIDIA AI o las aplicaciones de Datarobot AI para impulsar el desarrollo de aplicaciones AI. Estas arquitecturas de referencia previas a la construcción reducen la barrera de entrada al proporcionar un marco estructurado para construir, reduciendo significativamente el tiempo de configuración.
Para integrar el plan NVIDIA AI para la búsqueda y el resumen de movies, simplemente importe el plan desde la Galería NVIDIA NGC en su entorno DatoBot, eliminando la necesidad de configuración handbook.
Acelerar la IA predictiva con Rapids y Datarobot
Para construir el pronóstico, los equipos pueden aprovechar las bibliotecas de ciencia de datos de Rapids junto con el conjunto completo de capacidades de IA predictivas de Datarobot para automatizar los pasos clave en la capacitación, las pruebas y la comparación del modelo.
Esto permite a los equipos identificar eficientemente el modelo de mayor rendimiento para su caso de uso específico.
Optimización de flujos de trabajo de RAG con NVIDIA NIM y Datarobot’s LLM Playground
Usando el patio de juegos LLM en Datarobot, los equipos pueden mejorar los flujos de trabajo de RAG probando diferentes modelos como el NVIDIA Nemo Retriever Textual content Reranking NIM o el texto NVIDIA NEMO Retriever que incrusta NIM, y luego comparan diferentes configuraciones una al lado de la otra. Esta evaluación se puede realizar utilizando un NVIDIA LLM NIM como juez y, si lo desea, aumente las evaluaciones con la aportación humana.
Este enfoque ayuda a los equipos a identificar la combinación óptima de incrustación, integración y otras estrategias para encontrar la configuración de mejor rendimiento para el caso de uso específico, el contexto comercial y las preferencias de usuario last.
Garantizar la preparación operativa
Implementar la IA no es la línea de meta, es solo el comienzo. Una vez en vivo, la IA de agente debe adaptarse a las entradas del mundo actual mientras mantiene constante. El monitoreo continuo ayuda a atrapar la deriva, los errores y las ralentizaciones, haciendo que las herramientas de observabilidad fuertes sean esenciales. La escala agrega complejidad, que requiere infraestructura eficiente e inferencia optimizada.
Los equipos de IA pueden sentirse abrumados rápidamente con el equilibrio del desarrollo de nuevas soluciones y simplemente mantener las existentes.
Para nuestra aplicación de IA Agentic, Datarobot y Nvidia simplifican la gestión al tiempo que garantizan un alto rendimiento y seguridad:
- El monitoreo de Datarobot y NVIDIA NIM optimizan el rendimiento y minimizan el riesgo, incluso a medida que el número de usuarios crece de 100 a 10k a ten m.
- Las barandillas de Datarobot, incluidas las barandillas de Nemo, proporcionan verificaciones automatizadas para la calidad de los datos, la detección de sesgos, la explicabilidad del modelo y los marcos de implementación, asegurando la IA confiable.
- Las herramientas de cumplimiento automatizadas y la observabilidad completa de los equipos de ayuda de extremo a extremo se adelantan a las regulaciones en evolución.
Desplegar donde se necesita
La gestión de aplicaciones de AI de agente a lo largo del tiempo requiere mantener el cumplimiento, el rendimiento y la eficiencia sin una intervención constante.
El monitoreo continuo ayuda a detectar la deriva, los riesgos regulatorios y las caídas de rendimiento, mientras que las evaluaciones automatizadas aseguran la confiabilidad. La infraestructura escalable y las tuberías optimizadas reducen el tiempo de inactividad, lo que permite actualizaciones sin problemas y ajuste sin interrumpir las operaciones.
El objetivo es equilibrar la adaptabilidad con la estabilidad, asegurando que la IA siga siendo efectiva mientras minimiza la supervisión handbook.
Datarobot, acelerado por NVIDIA AI Enterprise, ofrece facilidad de uso de grado hiperscalero sin bloqueo de proveedores en diversos entornos, incluidas las nubes en las instalaciones autogestionadas, la nube administrada por DataRobot e incluso las implementaciones híbridas.
Con esta integración perfecta, los modelos implementados obtienen el mismo soporte y servicios consistentes, independientemente de su elección de implementación, eliminando la necesidad de configurar, sintonizar o administrar manualmente la infraestructura de IA.
La nueva period de AIGA AI
Datarobot con NVIDIA incrustado acelera el desarrollo y la implementación de aplicaciones y agentes de IA mediante la simplificación del proceso a nivel de modelo, aplicación y empresa. Esto permite a los equipos de IA desarrollar y ofrecer rápidamente aplicaciones de IA de agente que resuelven casos de uso complejos de varios pasos y transformar cómo funcionan los usuarios finales con IA.
Para aprender más, solicitar una demostración personalizada de Datarobot con Nvidia.
Sobre el autor
Kumar Venkateswar es vicepresidente de productos, plataforma y ecosistema en Datarobot. Dirige la gestión de productos para los servicios fundamentales y las asociaciones del ecosistema de Datarobot, uniendo las brechas entre la infraestructura eficiente e integraciones que maximizan los resultados de la IA. Antes de Datarobot, Kumar trabajó en Amazon y Microsoft, incluidos los principales equipos de gestión de productos para Amazon Sagemaker y Amazon Q Enterprise.
El Dr. Ramyanshu (ROMI) Datta es el Vicepresidente de Producto de la Plataforma AI en Datarobot, responsable de las capacidades que permiten la gestión de la orquestación y el ciclo de vida de los agentes y aplicaciones de IA. Anteriormente estuvo en AWS, liderando la gestión de productos para las plataformas AI de AWS: Amazon Bedrock Core Programs y Generative AI en Amazon Sagemaker. También fue GM por los servicios de IA humanos en el circuito de AWS. Antes de AWS, el Dr. Datta también tiene roles de ingeniería y productos en IBM y NVIDIA. Recibió su MS y Ph.D. Grados en ingeniería informática de la Universidad de Texas en Austin, y su MBA de la Universidad de Chicago Sales space Faculty of Enterprise. Es co-inventor de más de 25 patentes en sujetos que van desde inteligencia synthetic, computación y almacenamiento en la nube hasta diseño y pruebas de semiconductores de alto rendimiento.
