La única plataforma de datos que puede seguir el ritmo de la IA

La IA generativa (IAGen) es la aplicación de los algoritmos del aprendizaje automático a grandes conjuntos de datos para generar contenido, como texto, imágenes, audio y vídeo. Algunas de las herramientas de IAGen populares son ChatGPT, DALL-E, Bard y Midjourney.

La generación aumentada por recuperación (RAG) optimiza el resultado de los grandes modelos de lenguaje (LLM) al consultar una base de conocimientos acreditada fuera de sus datos de entrenamiento originales antes de generar una respuesta, lo que amplía efectivamente sus capacidades más allá de dichos datos de entrenamiento originales. La RAG es una manera rentable de mejorar los resultados de los LLM en ámbitos específicos, ya que aprovecha una base de datos interna con datos propios y personalizados.

Everpure y Cisco proporcionan fábricas de IA para la empresa con NVIDIA. Esta colaboración reúne la computación, el almacenamiento, las conexiones y el software en una plataforma unificada de nivel de producción, para ayudar a las empresas a pasar con confianza de los proyectos piloto de la IA a las implementaciones a gran escala.
 

FlashStack para las Fábricas de IA de NVIDIA proporciona una infraestructura escalable, segura y eficiente, que acelera la IA del piloto a la producción, con confianza y control.

Una plataforma de datos de IA es un ecosistema completo que unifica las herramientas esenciales, los marcos de trabajo y la infraestructura necesarios para todo el ciclo de vida de la IA —del desarrollo a la implementación y la gestión—. La plataforma de datos de IA de NVIDIA es un diseño de referencia personalizable que integra la computación acelerada de NVIDIA en el almacenamiento empresarial, para centralizar el manejo de datos inteligente y ofrecer unos datos listos para la IA, mientras reduce la latencia, mejora la seguridad de los datos y maximiza el rendimiento.
 

Y, como las empresas no pueden lograr el éxito con la IA sin abordar primero la preparación de los datos, Everpure se enfrenta directamente a los cuellos de botella de preparación de los datos —resolviendo la automatización de la ingesta, la transformación y la optimización, para que los equipos de IA de la empresa puedan moverse más rápidamente y centrarse en la generación de un impacto real—.