変革をもたらす、本番環境対応の生成 AI ソリューションを組織のために構築します。
戦略的意思決定手順の精度と効果を上げ、イノベーションを推進するビジネス リーダーを支援します。生成 AI 向けとして業界で唯一のアクセラレーテッド アーキテクチャを利用し、データの準備とトレーニングからカスタマイゼーションとデプロイに進みます。組織のパフォーマンスと効率を上げるように設計されています。ビジネス向け生成 AI ユース ケースをご覧ください。
顧客: Terray Therapeutics 製品: NVIDIA Base Command Platform、NVIDIA DGX Cloud、NVIDIA AI Enterprise テクノロジ: PyTorch、NVIDIA データセンター GPU、NVIDIA クラウド ネイティブ
顧客: Lilt 製品: NVIDIA AI Enterprise テクノロジ: NVIDIA NeMo、NVIDIA T4 Tensor コア GPU、NVIDIA A100 Tensor コア GPU
顧客: Wealthsimple 製品: NVIDIA Triton Inference Server テクノロジ: NVIDIA Triton Inference Server、NVIDIA データセンター GPU、AWS、NVIDIA A10g GPU
ステップ 1
ユース ケースの特定
ビジネス上、意味のある影響力を持ち、一意のデータでカスタマイズできるターゲット ユース ケース。
ステップ 2
AI チームをトレーニングする
NVIDIA の包括的なトレーニング プログラムと認定プログラムを利用し、AI におけるチームのスキルを向上させましょう。
ステップ 3
AI インフラストラクチャ、モデル、サービスの詳細を見る
コストと電力消費を考慮しながら、インフラストラクチャ、アーキテクチャ、モデルを評価します。
ステップ 4
責任ある AI の計画を立てる
ベスト プラクティスを活用し、責任ある AI 原則が組織全体で採用されるようにします。
生成 AI は、再生可能エネルギーの予測に創薬から不正防止に山火事の検知まで、今日のあらゆる産業に影響をもたらしています。実務で生成 AI を必要とするビジネスを理解すれば、生産性の向上、タスクの自動化、新しい機会の創出に役立ちます。
企業が学習済みモデルを使用すべき状況、独自のモデルをトレーニングすべき状況、特定のユース ケースに合わせ、学習済みモデルをベースに開発する方法について説明します。
新しいツール、モデル、ソフトウェアが絶えず開発されている中、生成 AI の導入を始める方法をご覧ください。
モデル カスタマイズのさまざまなレベル、各カスタマイズ手法の主な用途、ソリューションの評価および決定方法をご覧ください。
あらゆる場所で実行される本番環境対応 API で AI を体験して、プロトタイプを作成し、導入してください。