用NVIDIA NEMO微服务和数据飞轮优化AI代理

使用NVIDIA NEMO微服务和数据flywheels

iris Coleman 2025年4月23日，2025 07:27

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随着企业数据的发展，维持AI系统准确性变得越来越具有挑战性。 NVIDIA的NEMO微服务通过集成数据飞轮提供了解决方案，这使AI代理能够不断学习并适应新信息，这是根据Nvidia的Blog文章的Shashank Verma。

数据飞轮创建一个自我增强周期，其中来自用户交互的数据增强了AI模型。这些改进的模型可提供更好的结果，吸引更多用户并生成其他数据。这个连续的周期对于必须适应不断变化的业务需求的代理AI系统至关重要。

AI适应中的挑战

AI应用程序在生产环境中面临“模型漂移”，在生产环境中，不断发展的输入和工具可以导致准确性下降。例如，如果组织转移到新的MongoDB数据集而不进行重新验证的情况下，AI代理查询SQL数据库可能会挣扎，可能会导致不正确的产出和合规性问题。

效率问题

，随着AI代理的增长，请更加复杂，维持效率更为重要。增加交易量提高了计算成本，特别是对于需要多个推理通过的代理AI系统。自定义技术可以优化较小的型号，以减少延迟和总COS所有权。

nvidia nemo微服务

nvidia nemo微服务为构建数据飞轮提供了一个全面的平台，使企业能够连续优化AI代理。这些服务有助于对行业基准测试的数据策划，模型自定义和评估，以确保AI代理保持高效，准确。

构建端到端管道

构建使用NEMO Microservices的端到端管道，开发人员可以在KuberneteS-Enabled Systems-EnbableS-EnbableS-EnbableS-Enbable System。该过程涉及数据准备，实体管理，模型微调，推理，评估和护栏以维持内容安全。

通过遵循这些步骤，企业可以建立数据飞轮，使AI系统能够不断适应和改进。 NVIDIA NEMO微服务可供下载，提供有效实施这些策略所需的工具。

有关更多信息，您可以访问详细的文档和TNVIDIA网站上可用的UT任务。