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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。
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