Yerel değerlere uygun yapay zeka stratejileri, NVIDIA’nın yeni mikroservisleri ile ilgili olarak son zamanlarda oldukça popüler hale gelmiştir. NVIDIA mikroservisleri, yapay zeka uygulamaları için ölçeklenebilir ve esnek bir altyapı sunarak yerel değerlere uygun çözümler geliştirmeyi sağlar. Bu stratejiler, yerel veri analizi, optimize edilmiş algoritmalar ve hızlı işlem gücü gibi NVIDIA’nın sunduğu özelliklerle birleşerek, yapay zeka uygulamalarının performansını artırır. Yerel değerlere uygun yapay zeka stratejileri, endüstriyel uygulamalardan sağlık sektörüne kadar birçok alanda kullanılmaktadır ve NVIDIA’nın yeni mikroservisleri bu alanda önemli bir rol oynamaktadır.
Yerel değerlere uygun yapay zeka stratejileri, NVIDIA’nın yeni mikroservisleri ile ilgili olarak son zamanlarda oldukça popüler hale gelmiştir. NVIDIA mikroservisleri, yerel değerlere uygun çözümler geliştirmek için kullanılan yapay zeka stratejilerinin temelini oluşturur. Bu stratejiler, yerel veri analizi, optimize edilmiş algoritmalar ve hızlı işlem gücü gibi NVIDIA’nın sunduğu özelliklerle birleşerek, yapay zeka uygulamalarının performansını artırır. Yerel değerlere uygun yapay zeka stratejileri, endüstriyel uygulamalardan sağlık sektörüne kadar birçok alanda kullanılmaktadır ve NVIDIA’nın yeni mikroservisleri bu alanda önemli bir rol oynamaktadır.
NVIDIA’nın Yeni NVIDIA Neural Inference Microservices (NIM) Hizmetleri
NVIDIA, dört yeni NVIDIA Neural Inference Microservices (NIM) hizmetini başlatarak, yerel değerleri ve düzenlemeleri yansıtan yapay zeka sistemlerinin geliştirilmesine destek oluyor. Bu mikro hizmetler, generatif yapay zeka uygulamalarının oluşturulmasını ve dağıtımını kolaylaştırmak amacıyla tasarlanmıştır. Ayrıca, bölgesel olarak uyarlanmış topluluk modellerini desteklemektedir. Bu da, yerel dillerin ve kültürel inceliklerin daha iyi anlaşılmasını sağlayarak, daha doğru ve ilgili yanıtlara ulaşmayı vaat etmektedir.
Bu adım, Asya-Pasifik bölgesinde generatif yapay zeka yazılım pazarında beklenen bir patlama ortamında gerçekleşmektedir. ABI Research, bu yıl 5 milyar dolar olan gelirin 2030 yılına kadar 48 milyar dolara çıkmasını öngörmektedir. Yeni sunulan hizmetler arasında, Japon verileri üzerinde eğitimli Llama-3-Swallow-70B ve Mandarin için optimize edilmiş Llama-3-Taiwan-70B gibi iki bölgesel dil modeli bulunmaktadır. Bu modeller, yerel yasalar, düzenlemeler ve kültürel inceliklere daha iyi hakim olacak şekilde tasarlanmıştır.
Asya-Pasifik Generatif Yapay Zeka Yazılım Pazarındaki Beklentiler
Asya-Pasifik bölgesinde generatif yapay zeka yazılım pazarında beklenen patlama, gelirin 5 milyar dolardan 2030 yılına kadar 48 milyar dolara çıkmasını öngörmektedir. Bu, bölgedeki yapay zeka teknolojilerine olan talebin arttığını göstermektedir. Yeni NVIDIA Neural Inference Microservices (NIM) hizmetleri, bu büyüme trendine uygun olarak bölgesel dil modelleri sunarak, yerel dillerin ve kültürel inceliklerin daha iyi anlaşılmasını ve daha doğru yanıtların verilmesini sağlamayı hedeflemektedir.
Bu hizmetler, özellikle Japonca ve Mandarin gibi bölgesel dillerde daha etkili çıktı elde etmek için eğitimli dil modellerinin önemini vurgulamaktadır. Kültürel ve dilbilgisel incelikleri doğru bir şekilde yansıtarak, bu modeller daha kesin ve nüanslı iletişimi kolaylaştırmaktadır. Bu da, Llama 3 gibi temel modellere göre, bu bölgesel varyantların Japonca ve Mandarin’i anlama, bölgesel yasal görevleri yerine getirme, soruları yanıtlama ve metinleri çevirme ve özetleme konularında üstün performans sergilediği anlamına gelmektedir.
NVIDIA Mikroservisleri
| Servis Adı | Açıklama |
|---|---|
| NVIDIA GPU Operator | Kubernetes üzerinde NVIDIA GPU’ları yönetmek için kullanılan bir operatör. |
| NVIDIA Triton Inference Server | Derin öğrenme modellerini hızlı bir şekilde dağıtmak ve hizmete sunmak için kullanılan bir servis. |
| NVIDIA DeepStream | Video analitiği ve akış işleme için kullanılan bir SDK. |
SONUÇ
NVIDIA mikroservisleri, derin öğrenme modellerini hızlı bir şekilde dağıtmak, yönetmek ve hizmete sunmak için kullanılan çeşitli servisleri içeren bir yapıdır. Bu servisler, genellikle Kubernetes gibi konteyner orkestrasyon araçları üzerinde kullanılarak, GPU’ların etkin bir şekilde yönetilmesini ve derin öğrenme modellerinin verimli bir şekilde çalıştırılmasını sağlar.
