La única plataforma de datos capaz de seguir el ritmo de la IA.

La inteligencia artificial generativa (GenAI) es la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático a grandes conjuntos de datos para generar contenido, como texto, imágenes, audio y video. Entre las herramientas de GenAI más populares se encuentran ChatGPT, DALL-E, Bard y Midjourney.

La generación aumentada con recuperación (RAG) optimiza la salida de modelos de lenguaje grandes (LLM) al consultar una base de conocimiento autoritativa fuera de sus datos de capacitación originales antes de generar una respuesta, extendiendo así efectivamente sus funcionalidades más allá de sus datos de capacitación originales. RAG es una forma rentable de mejorar las salidas de LLM para dominios específicos, ya que aprovecha una base de datos interna de datos personalizados y exclusivos.

Everpure y Cisco ofrecen fábricas de IA para empresas junto con NVIDIA. La colaboración integra cómputo, almacenamiento, redes y software en una plataforma unificada de nivel productivo para ayudar a las empresas a pasar de proyectos piloto de IA a implementaciones a gran escala con confianza.
 

FlashStack para fábricas de IA de NVIDIA ofrece una infraestructura escalable, segura y eficiente que acelera la IA desde la fase piloto hasta la producción, con confianza y control.

Una plataforma de datos de IA es un ecosistema integral que unifica las herramientas, los marcos de trabajo y las infraestructuras esenciales requeridos para todo el ciclo de vida de la IA: desde el desarrollo hasta la implementación y la administración. 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 inteligente de datos y proporcionar datos listos para IA, a la vez que reduce la latencia, refuerza la seguridad de los datos y maximiza el rendimiento.
 

Y dado que las empresas no pueden alcanzar el éxito en IA sin abordar primero la preparación de los datos, Everpure enfrenta el cuello de botella de la preparación de datos (automatizando la incorporación, la transformación y la optimización) para que los equipos de IA empresariales puedan avanzar más rápido y concentrarse en generar un impacto real.