هوش مصنوعی (AI) از یک ایده آینده نگر به یک نیروی قدرتمند در حال تغییر صنایع در سراسر جهان تبدیل شده است. راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نحوه عملکرد کسب‌وکارها در بخش‌هایی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی، تولید و خرده‌فروشی را تغییر می‌دهند. آنها نه تنها کارایی و دقت را بهبود می بخشند، بلکه تصمیم گیری را نیز افزایش می دهند. ارزش رو به رشد هوش مصنوعی از توانایی آن در مدیریت حجم زیادی از داده ها، یافتن الگوهای پنهان و ایجاد بینش هایی که زمانی دور از دسترس بودند، مشهود است. این منجر به نوآوری و رقابت قابل توجه می شود.
با این حال، مقیاس‌بندی هوش مصنوعی در یک سازمان کار می‌خواهد. این شامل وظایف پیچیده ای مانند ادغام مدل های هوش مصنوعی در سیستم های موجود، اطمینان از مقیاس پذیری و عملکرد، حفظ امنیت و حریم خصوصی داده ها، و مدیریت کل چرخه عمر مدل های هوش مصنوعی است. از توسعه به استقرار، هر مرحله نیاز به برنامه ریزی و اجرای دقیق دارد تا اطمینان حاصل شود که راه حل های هوش مصنوعی عملی و ایمن هستند. برای مدیریت این چالش ها به چارچوب های قوی، مقیاس پذیر و ایمن نیاز داریم. میکروسرویس‌های استنتاج NVIDIA (NIM) و LangChain دو فناوری پیشرفته هستند که این نیازها را برآورده می کنند و راه حلی جامع برای استقرار هوش مصنوعی در محیط های دنیای واقعی ارائه می دهند.
آشنایی با NVIDIA NIM
NVIDIA NIM یا NVIDIA Inference Microservices، فرآیند استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را ساده می‌کند. موتورهای استنتاج، APIها و انواع مدل‌های هوش مصنوعی را در کانتینرهای بهینه‌سازی شده بسته‌بندی می‌کند و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا برنامه‌های هوش مصنوعی را در محیط‌های مختلف مانند ابرها، مراکز داده یا ایستگاه‌های کاری در عرض چند دقیقه به جای چند هفته مستقر کنند. این قابلیت استقرار سریع توسعه دهندگان را قادر می سازد تا به سرعت بسازند هوش مصنوعی مولد برنامه های کاربردی مانند Copilot، چت بات ها و آواتارهای دیجیتال، به طور قابل توجهی بهره وری را افزایش می دهند.
معماری میکروسرویس NIM راه حل های هوش مصنوعی را انعطاف پذیرتر و مقیاس پذیرتر می کند. این اجازه می دهد تا قسمت های مختلف سیستم هوش مصنوعی به طور جداگانه توسعه، استقرار و مقیاس بندی شوند. این طراحی ماژولار تعمیر و نگهداری و به روز رسانی را ساده می کند و از تاثیر تغییرات در یک قسمت از سیستم بر کل برنامه جلوگیری می کند. ادغام با NVIDIA AI Enterprise با ارائه دسترسی به ابزارها و منابعی که از هر مرحله، از توسعه تا استقرار، پشتیبانی می‌کنند، چرخه حیات هوش مصنوعی را ساده‌تر می‌کند.
NIM از بسیاری از مدل های هوش مصنوعی، از جمله مدل های پیشرفته مانند متا لاما 3. این تطبیق پذیری به توسعه دهندگان این اطمینان را می دهد که می توانند بهترین مدل ها را برای نیازهای خود انتخاب کرده و آنها را به راحتی در برنامه های خود ادغام کنند. علاوه بر این، NIM با استفاده از GPU های قدرتمند NVIDIA و نرم افزارهای بهینه شده، مانند CUDA و سرور استنتاج تریتون، برای اطمینان از عملکرد مدل سریع، کارآمد و کم تاخیر.
امنیت یکی از ویژگی های کلیدی NIM است. از اقدامات قوی مانند رمزگذاری و کنترل‌های دسترسی برای محافظت از داده‌ها و مدل‌ها در برابر دسترسی غیرمجاز استفاده می‌کند و تضمین می‌کند که مقررات حفاظت از داده‌ها را رعایت می‌کند. نزدیک به 200 شریک، از جمله نام های بزرگ مانند صورت در آغوش گرفته و کلودرا، NIM را اتخاذ کرده اند که اثربخشی آن را در مراقبت های بهداشتی، مالی و تولید نشان می دهد. NIM استقرار مدل‌های هوش مصنوعی را سریع‌تر، کارآمدتر و بسیار مقیاس‌پذیر می‌کند و آن را به ابزاری ضروری برای آینده توسعه هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.
کاوش LangChain
LangChain یک چارچوب مفید است که برای ساده سازی توسعه، ادغام و استقرار مدل های هوش مصنوعی، به ویژه مدل های متمرکز بر پردازش زبان طبیعی (NLP) و هوش مصنوعی محاوره ای. مجموعه ای جامع از ابزارها و API ها را ارائه می دهد که گردش کار هوش مصنوعی را ساده می کند و ساخت، مدیریت و استقرار مدل ها را برای توسعه دهندگان آسان تر می کند. همانطور که مدل‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر شده‌اند، LangChain برای ارائه یک چارچوب یکپارچه که از کل چرخه حیات هوش مصنوعی پشتیبانی می‌کند، تکامل یافته است. این شامل ویژگی های پیشرفته ای مانند API های فراخوانی ابزار، مدیریت گردش کار، و قابلیت های یکپارچه سازی است که آن را به ابزاری قدرتمند برای توسعه دهندگان تبدیل می کند.
یکی از نقاط قوت LangChain توانایی آن در ادغام مدل ها و ابزارهای مختلف هوش مصنوعی است. API فراخوانی ابزار آن به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا اجزای مختلف را از یک رابط واحد مدیریت کنند و پیچیدگی ادغام ابزارهای هوش مصنوعی متنوع را کاهش می دهد. LangChain همچنین از ادغام با طیف گسترده ای از چارچوب ها مانند TensorFlow، PyTorch و Hugging Face پشتیبانی می کند و انعطاف پذیری را در انتخاب بهترین ابزارها برای نیازهای خاص فراهم می کند. LangChain با گزینه‌های استقرار انعطاف‌پذیر خود، به توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی را بدون مشکل، چه در محل، چه در فضای ابری یا در لبه، به کار گیرند.
NVIDIA NIM و LangChain چگونه با هم کار می کنند
ادغام NVIDIA NIM و LangChain نقاط قوت هر دو فناوری را برای ایجاد یک راه حل استقرار هوش مصنوعی موثر و کارآمد ترکیب می کند. NVIDIA NIM با ارائه کانتینرهای بهینه شده برای مدل هایی مانند وظایف استنتاج و استقرار هوش مصنوعی پیچیده را مدیریت می کند. لاما 3.1. این کانتینرها که برای آزمایش رایگان از طریق کاتالوگ NVIDIA API در دسترس هستند، یک محیط استاندارد و تسریع شده برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی مولد فراهم می‌کنند. با حداقل زمان راه اندازی، توسعه دهندگان می توانند برنامه های پیشرفته ای مانند چت ربات ها، دستیارهای دیجیتال و موارد دیگر.
LangChain بر مدیریت فرآیند توسعه، ادغام اجزای مختلف هوش مصنوعی و تنظیم گردش کار متمرکز است. قابلیت‌های LangChain، مانند API فراخوانی ابزار و سیستم مدیریت گردش کار، ساخت برنامه‌های کاربردی پیچیده هوش مصنوعی را که به چندین مدل نیاز دارند یا به انواع مختلف ورودی داده‌ها متکی هستند، ساده می‌کند. با اتصال به میکروسرویس های NVIDIA NIM، LangChain توانایی خود را برای مدیریت و استقرار موثر این برنامه ها افزایش می دهد.
فرآیند یکپارچه سازی معمولاً با راه اندازی NVIDIA NIM با نصب درایورهای NVIDIA و جعبه ابزار CUDA، پیکربندی سیستم برای پشتیبانی از NIM و استقرار مدل ها در یک محیط کانتینری شروع می شود. این تنظیمات تضمین می‌کند که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از پردازنده‌های گرافیکی قدرتمند NVIDIA و پشته نرم‌افزار بهینه‌شده مانند CUDA، Triton Inference Server و TensorRT-LLM برای حداکثر کارایی استفاده کنند.
در مرحله بعد، LangChain برای ادغام با NVIDIA NIM نصب و پیکربندی شده است. این شامل راه اندازی یک لایه یکپارچه است که ابزارهای مدیریت گردش کار LangChain را با میکروسرویس های استنتاج NIM متصل می کند. توسعه‌دهندگان گردش‌های کاری هوش مصنوعی را تعریف می‌کنند و نحوه تعامل مدل‌های مختلف و نحوه جریان داده‌ها بین آنها را مشخص می‌کنند. این راه‌اندازی استقرار مدل کارآمد و بهینه‌سازی گردش کار را تضمین می‌کند، بنابراین تأخیر را به حداقل می‌رساند و توان عملیاتی را به حداکثر می‌رساند.
هنگامی که هر دو سیستم پیکربندی شدند، گام بعدی ایجاد یک جریان داده صاف بین LangChain و NVIDIA NIM است. این شامل آزمایش یکپارچه سازی برای اطمینان از اینکه مدل ها به درستی مستقر شده اند و به طور موثر مدیریت می شوند و اینکه کل خط لوله هوش مصنوعی بدون گلوگاه عمل می کند، می باشد. نظارت و بهینه سازی مستمر برای حفظ اوج عملکرد ضروری است، به خصوص با افزایش حجم داده ها یا اضافه شدن مدل های جدید به خط لوله.
مزایای ادغام NVIDIA NIM و LangChain
ادغام NVIDIA NIM با LangChain مزایای هیجان انگیزی دارد. اول، عملکرد به طور قابل توجهی بهبود می یابد. با موتورهای استنتاج بهینه سازی شده NIM، توسعه دهندگان می توانند نتایج سریع تر و دقیق تری از مدل های هوش مصنوعی خود دریافت کنند. این امر به ویژه برای برنامه‌هایی که نیاز به پردازش بلادرنگ دارند، مانند ربات‌های خدمات مشتری، وسایل نقلیه خودران، یا سیستم‌های معاملات مالی مهم است.
در مرحله بعد، ادغام مقیاس پذیری بی نظیری را ارائه می دهد. با توجه به معماری میکروسرویس NIM و قابلیت‌های یکپارچه‌سازی انعطاف‌پذیر LangChain، استقرار هوش مصنوعی می‌تواند به سرعت برای رسیدگی به افزایش حجم داده و نیازهای محاسباتی مقیاس‌پذیر شود. این بدان معنی است که زیرساخت می تواند با نیازهای سازمان رشد کند و آن را به یک راه حل مطمئن برای آینده تبدیل کند.
به همین ترتیب، مدیریت گردش‌های کاری هوش مصنوعی بسیار ساده‌تر می‌شود. رابط یکپارچه LangChain پیچیدگی معمولاً مرتبط با توسعه و استقرار هوش مصنوعی را کاهش می دهد. این سادگی به تیم ها اجازه می دهد تا بیشتر بر روی نوآوری و کمتر روی چالش های عملیاتی تمرکز کنند.
در نهایت، این ادغام به طور قابل توجهی امنیت و انطباق را افزایش می دهد. NVIDIA NIM و LangChain از تدابیر امنیتی قوی مانند رمزگذاری داده ها و کنترل های دسترسی استفاده می کنند و تضمین می کنند که استقرار هوش مصنوعی با مقررات حفاظت از داده مطابقت دارد. این امر به‌ویژه برای صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی و دولت، که در آنها یکپارچگی و حفظ حریم خصوصی داده‌ها در اولویت هستند، مهم است.
از Cases برای ادغام NVIDIA NIM و LangChain استفاده کنید
ادغام NVIDIA NIM با LangChain یک پلت فرم قدرتمند برای ساخت برنامه های کاربردی هوش مصنوعی پیشرفته ایجاد می کند. یکی از موارد استفاده هیجان انگیز ایجاد است Retrieval-Augmented Generation (RAG) برنامه های کاربردی این برنامه ها از GPU بهینه سازی شده NVIDIA NIM استفاده می کنند مدل زبان بزرگ (LLM) قابلیت استنتاج برای بهبود نتایج جستجو به عنوان مثال، توسعه دهندگان می توانند از روش هایی مانند جاسازی اسناد فرضی (HyDE) برای تولید و بازیابی اسناد بر اساس پرس و جو جستجو، که نتایج جستجو را مرتبط تر و دقیق تر می کند.
به طور مشابه، معماری خود میزبان NVIDIA NIM تضمین می‌کند که داده‌های حساس در زیرساخت سازمانی باقی می‌مانند، بنابراین امنیت افزایش یافته را فراهم می‌کند، که به ویژه برای برنامه‌هایی که اطلاعات خصوصی یا حساس را مدیریت می‌کنند، مهم است.
علاوه بر این، NVIDIA NIM کانتینرهای از پیش ساخته شده ای را ارائه می دهد که فرآیند استقرار را ساده می کند. این به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا به راحتی آخرین مدل های هوش مصنوعی مولد را بدون پیکربندی گسترده انتخاب و استفاده کنند. فرآیند کارآمد، همراه با انعطاف‌پذیری برای عملکرد هم در محل و هم در فضای ابری، NVIDIA NIM و LangChain را به ترکیبی عالی برای شرکت‌هایی تبدیل می‌کند که به دنبال توسعه و استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی کارآمد و ایمن در مقیاس هستند.
خط پایین
ادغام NVIDIA NIM و LangChain به طور قابل توجهی استقرار هوش مصنوعی را در مقیاس افزایش می دهد. این ترکیب قدرتمند، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد تا به سرعت راه‌حل‌های هوش مصنوعی را پیاده‌سازی کنند، کارایی عملیاتی را افزایش داده و در صنایع مختلف رشد کنند.
با استفاده از این فناوری‌ها، سازمان‌ها با پیشرفت‌های هوش مصنوعی، نوآوری و کارآمدی پیشرو هستند. همانطور که رشته هوش مصنوعی در حال تکامل است، اتخاذ چنین چارچوب های جامعی برای رقابتی ماندن و انطباق با نیازهای بازار در حال تغییر ضروری است.
