如何使用datarobot和nvidia

学习如何使用NVIDIA和DATAROBOT构建和扩展代理AI。简化开发,优化工作流程和使用准备生产的AI堆栈更快地部署AI。帖子如何使用DatarObot和Nvidia构建和扩展代理AI首先出现在DataRobot上。

来源:DataRobot博客

建立生产级代理AI应用程序不仅仅是组装组件。设计工作流与技术复杂性保持一致的工作流程需要深厚的专业知识。

代理AI应用程序

AI团队必须评估无数的配置,平衡LLM,较小的型号,嵌入策略和护栏,同时达到严格的质量,潜伏期和成本目标。

,但是开发代理AI应用程序只是战斗的一半。

AI团队经常面临挑战,将项目移交给DevOps或MLOPS团队,以站立经验,将其集成到现有的工具和工作流程中,并管理监视,治理和复杂的GPU基础架构。

没有正确的结构,代理AI可能会陷入无休止的迭代中。

代理AI

,但是当正确完成时,代理AI不仅仅是另一个应用程序。这是一支具有变革性的力量,旨在建立可扩展的智能解决方案,以推动创新,效率和前所未有的商业价值。

为了实现这一飞跃,AI团队不仅需要AI工具。他们需要一种结构化的,可扩展的方式来有效地开发,部署和管理代理AI。

一个完整的代理AI开发的AI堆栈

代理AI可以改变企业工作流程,但是大多数团队都难以从原型转变为生产。面临的挑战不仅是建立代理商 - 它可以可靠地扩展基础架构,提供实际价值,并随着使用率的增长而对产出的信任。

要成功,AI团队不仅需要断开的工具。他们需要一种简单,统一,端到端的开发,部署和管理方法。 断开工具 NVIDIA加速的DataRobot如何提供代理AI 一起,DataRobot和Nvidia提供了预先优化的AI堆栈,高级编排工具以及强大的开发和部署环境,从而帮助团队从原型到生产速度更快地移动,同时从第一天开始保持安全性和企业准备就绪。 这就是外观。 让 选择LLMS

要成功,AI团队不仅需要断开的工具。他们需要一种简单,统一,端到端的开发,部署和管理方法。

断开工具

NVIDIA加速的DataRobot如何提供代理AI

一起,DataRobot和Nvidia提供了预先优化的AI堆栈,高级编排工具以及强大的开发和部署环境,从而帮助团队从原型到生产速度更快地移动,同时从第一天开始保持安全性和企业准备就绪。

这就是外观。 让选择LLMS