Nutanixは、バルセロナで開催された.NEXT 2024カンファレンスで、GPT-in-a-Box 2.0の導入を含むAIソリューションポートフォリオのアップグレードを発表しました。同社は、GPT-in-a-Box 2.0には、NVIDIAのNIM推論マイクロサービスとHugging Faceの大規模言語モデル（LLMs）の拡張連携が含まれることを共有しました。Nutanixの主要な目標は、これらの連携を活用して、さまざまな産業部門でGenerative AI（GenAI）テクノロジーの企業導入を支援することです。
GPT-in-a-Box 2.0の新機能には、NVIDIAの加速コンピューティングへの包括的なサポートとAIモデルの管理システムのアップグレードが含まれます。統合されたユーザーインターフェースによって合理化された企業向けのストリームライン型統合は、APIエンドポイントの作成、アクセスキーの管理、Nutanix FilesとObjectsのデータおよびモデルストレージの組み込みにおいて使用しやすくします。
ユーザーエクスペリエンスは、NutanixのGPT-in-a-Box 2.0において中心的な焦点となっています。新しくデザインされたグラフィカルユーザーインターフェースは、NVIDIA NIMの展開やエッジでのGenAIワークロードの実行などのプロセスを合理化することができます。この取り組みは、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアプラットフォームの一部であり、開始段階から本番レベルのAI展開を効率化することを目的としています。
Hugging Faceとの協力は、顧客のAI導入を加速させる大きな進展です。このパートナーシップは、Hugging Faceの広範なリポジトリへの安全なアクセスを提供し、GPT-in-a-Box 2.0で大規模なLLMsを実行するのに役立ちます。さらに、この関係は、Hugging FaceのオープンソースText Generation Inferenceライブラリとのユニークな統合の開発を促進します。これにより、Nutanixの提供するHubを介して直接入手でき、Hugging FaceのLLMsとライブラリを使用するクライアントにとって一貫性のあるサポートされたワークフローが促進されます。
Nutanixの非構造化データプラットフォームにも改良が加えられます。これには、パフォーマンスの向上とAI/MLアプリケーションを強化する新しい高密度・低コストストレージオプションが含まれます。データセットの機密性と価値の保護は、サイバー耐久性を拡張するNutanix Data Lensによって確実に保証されます。
NutanixのAIパートナーシッププログラムは、AIソリューションやサービスパートナーの活発なエコシステムを作り上げることを目指しています。このプログラムは、第三者と社内GenAIアプリケーションをNutanixのクラウドプラットフォームとGPT-in-a-Boxソリューションに統合することを奨励し、オペレーショナル効率、サイバーセキュリティ、不正検知、顧客サポートを含む重要なAIユースケースに焦点を当てています。
パートナーエコシステムは、様々なセクタに対応するために装備されており、Codeium、DataRobot、RunAIなどの最初の協力者がいます。このパートナーシッププログラムは、Nutanix AI Readyの検証とジョイントマーケティングの機会を提供することで、スムーズな展開と一貫したGenAIアプリケーションの管理を確実にすることが特徴です。
重要な質問と回答:
1. GPT-in-a-Box 2.0とは何ですか？
GPT-in-a-Box 2.0は、NutanixからのアップグレードされたAIソリューションポートフォリオであり、NVIDIAのNIM推論マイクロサービスとHugging FaceのLarge Language Modelsとの拡張連携を含んでいます。これは、企業セクタでGenerative AIテクノロジーの導入を促進するために設計されています。
2. GPT-in-a-Box 2.0はどのような改良を提供していますか？
改良には、NVIDIAの加速コンピューティングへの包括的なサポート、ユーザーエクスペリエンス向上のための新設計のグラフィカルユーザーインターフェース、APIエンドポイントの簡素化、データおよびモデルストレージ管理の強化、Hugging FaceのText Generation Inferenceライブラリとの統合が含まれます。
3. Nutanix AIパートナーシッププログラムとは何ですか？
Nutanix AIパートナーシッププログラムは、NutanixのクラウドプラットフォームとGPT-in-a-Boxソリューション上で第三者および社内GenAIアプリケーションの統合のためのAIソリューションおよびサービスパートナーのコミュニティの構築を目指しています。オペレーショナル効率、サイバーセキュリティ、不正検知、顧客サポートのようなAIユースケースを実現することが焦点となっています。
主要な課題や論争点:
– AIの複雑性は、企業にとって障壁となる可能性があり、これに十分な知識を持つことが必要です。
– AIアプリケーション内でのデータプライバシーとセキュリティの確保はますます重要となっています。
– 様々なAIモデルとライブラリを企業のエコシステム内で一貫して動作させることは難しい場合があります。
– 組織内で高度なAIテクノロジを展開する際の投資対効果に対する懐疑論があるかもしれません。
利点:
– AI統合の向上は、オペレーショナル効率の大幅な向上とデータへの深い洞察を可能にします。
– Hugging Faceなどとの提携による大規模言語モデルの利用は、高度な自然言語理解能力を持つAIソリューションを充実させることができます。
– 簡素化されたユーザーエクスペリエンスとインターフェースにより、技術的な専門知識を必要とせずに企業内でのAIの普及が可能となります。
– GPT-in-a-Box 2.0のアップグレードにより、AI/MLアプリケーションの管理において非構造化データを効率的に処理し、パフォーマンスとコストの効率性を向上させることができます。
欠点:
– GPT-in-a-Box 2.0などのAIソリューションの実装には、大規模なインフラストラクチャと投資が必要となる場合があり、すべての企業にとって適切でないかもしれません。
– このようなAIソリューションの深い技術的統合は、ベンダーへの過度な依存を引き起こす可能性があることが懸念されます。
– 従業員やITスタッフが新しいAI機能を効果的に管理および展開するためには、学習曲線が急であるかもしれません。
記事で言及されている主要ドメインに関する詳細は、以下のリンクをご覧ください:
Nutanix
NVIDIA
Hugging Face
URLの正確性と有効性は最終更新時のものですので、アクセスする前に現在の状況を確認してください。
The source of the article is from the blog crasel.tk