Azure AI와 NVIDIA AI를 결합하면 선호하는 도구와 워크플로를 사용하여 혁신적이고 지능적인 솔루션을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
Microsoft와 NVIDIA의 협력과 이를 뒷받침하는 획기적인 기술의 직접적인 결과로 많은 산업 분야에서 생성 AI에 대한 관심이 폭발적으로 증가했습니다. OpenAI의 ChatGPT. 그 결과, 인공지능(AI)은 채팅봇과 음성 지원부터 스마트 카메라와 추천 시스템에 이르기까지 디지털 제품과 서비스와 상호작용하는 방식을 변화시키고 있습니다. 이제 사용자와 환경을 이해하고, 상호작용하고, 학습할 수 있는 애플리케이션을 만들기 위해 AI의 힘을 활용하는 것이 거의 매일 요구되고 있습니다.
그러나 이러한 AI 애플리케이션을 구축하는 데는 시간, 리소스, AI 인프라 접근성, 비용 측면에서 상당한 과제가 따르며, 이는 많은 개발자와 조직에게 엄청난 부담이 될 수 있습니다.
이러한 과제를 완화하기 위해 개발자는 Azure AI(클라우드 기반 AI 및 머신 러닝 서비스 세트로 AI 지원 애플리케이션을 쉽게 빌드, 학습 및 배포하는 데 도움이 됨)와 NVIDIA AI 플랫폼의 결합된 이점을 활용하여 개발 및 배포의 모든 단계에서 애플리케이션 성능을 극대화할 수 있습니다. 최고의 AI 지원 애플리케이션을 빌드하기 위한 액세스와 진입을 더욱 쉽게 만들기 위해 Microsoft와 NVIDIA는 협력 리소스 개발자와 조직이 함께 더 나은 혜택을 경험할 수 있도록 합니다.
이 블로그에서는 Azure AI와 NVIDIA AI Platform의 힘을 결합하여 가장 영향력 있는 AI 기반 애플리케이션을 만들고 유연성, 생산성, 효율성, 혁신을 제공하는 방법에 대해 설명합니다.
함께라면 더 좋다: Microsoft와 NVIDIA
개발자가 직면한 장벽을 인식한 NVIDIA와 Microsoft는 ChatGPT를 구동하는 동일한 핵심 기술에 대한 액세스를 민주화하여 채택을 가속화하기 위해 긴밀히 협력했습니다. 이 파트너십은 복잡성과 비용을 줄이기 위해 고성능 및 확장 가능한 AI 인프라부터 개발자 친화적인 도구 및 서비스에 이르기까지 생성 AI 스택의 모든 계층을 최적화하는 데 중점을 두고 고급 AI 기능을 더 광범위한 애플리케이션과 산업에서 더 쉽게 접근하고 실행할 수 있도록 합니다.
60,000개 이상의 조직에서 사용하는 Azure AI는 인기 있는 개발자 환경인 Visual Studio Code 및 GitHub와 통합되어 선호하는 도구와 워크플로를 사용하여 AI 솔루션을 개발, 테스트 및 배포할 수 있습니다. 사전 빌드된 모델과 API를 사용하든, 사용자 지정 모델을 빌드하고 학습하든, Azure AI는 엔터프라이즈 채팅, 음성 분석, 문서 처리 자동화 등을 사용하여 자체 조종사를 빌드하는 것을 포함한 다양한 AI 시나리오를 지원할 수 있습니다.
Azure의 선도적인 클라우드 AI 슈퍼컴퓨팅 인프라는 최첨단 NVIDIA GPU와 NVIDIA InfiniBand 네트워킹을 모두 활용하여 어떤 규모에서든 가장 까다로운 AI 워크로드를 자신 있게 빌드, 트레이닝 및 배포하는 데 필요한 최고의 성능, 확장성 및 기본 제공 보안을 제공합니다. 이러한 조합은 솔루션에 걸리는 시간을 단축하고, 더 적은 컴퓨팅 리소스로 더 많은 사용자를 지원하여 배포 비용을 낮추고, 최적화된 성능과 더 빠른 데이터 처리량을 통해 사용자 경험을 향상시킵니다.
GitHub 및 Visual Studio Code 개발자를 위한 이점
개발자가 Visual Studio Code나 GitHub를 사용하든, Azure AI는 기존 개발 환경과 통합되어 이미 익숙한 도구와 워크플로를 그대로 사용할 수 있습니다.
GitHub 및 Visual Studio Code에서 개발자가 이러한 AI 도구와 서비스를 사용하는 데에는 다음과 같은 이점이 있습니다.
- 유연성과 선택성: 사전 구축된 모델과 API를 사용하든, 사용자 정의 모델을 구축하고 학습하든, 자신에게 가장 적합한 AI 솔루션을 선택하세요. LangChain, Semantic Kernel, TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn, Python 또는 R과 같이 선호하는 프레임워크와 언어를 선택하세요. Azure OpenAI 서비스를 사용하여 OpenAI의 최신 GPT 모델에 액세스할 수도 있습니다. 또한, 사람들은 새로운 Prompty 형식을 사용하여 신뢰할 수 있는 플랫폼을 사용하는 동안 선호하는 환경(예: Visual Studio Code 및 GitHub)에서 프롬프트로 작업할 수 있습니다.
- 생산성과 효율성: Visual Studio Code 확장 기능과 GitHub Actions를 사용하여 AI 개발 프로세스를 간소화하고 가속화합니다. 예를 들어, 프롬프트 흐름을 사용하여 코드 리포를 통해 프롬프트, 코드, 구성 및 환경과 같은 다양한 버전의 흐름 자산을 관리하고, 추적된 변경 사항과 이전 버전으로의 롤백을 통해 협업적 LLMOps 정신을 촉진합니다. 머신 러닝 워크로드의 경우 GitHub Actions for Azure Machine Learning을 사용하여 모델 학습, 테스트 및 배포를 자동화합니다.
- 성능 및 확장성: NVIDIA에 최적화된 소프트웨어 활용 Azure 마켓플레이스에서 제공되는 NVIDIA AI Enterprise를 사용하여 워크플로를 간소화하고 강력한 AI 기능을 도입하세요. 원격 개발 지원 Visual Studio Code 확장 기능을 사용하면 NVIDIA GPU 기반 Azure Virtual Machines를 사용하는 동안 AI 모델을 포함한 GPU 가속 애플리케이션을 작성, 디버깅 및 최적화할 수 있습니다.
- 혁신과 창의성: 사용자와 환경을 이해하고, 상호 작용하고, 학습하고, 개인화되고 매력적인 경험을 제공하는 애플리케이션을 구축하세요. Azure AI를 사용하여 포괄적인 생성 AI 스택을 구축하고 검색 증강 생성, 자연어 처리, 머신 러닝 등으로 애플리케이션을 풍부하게 하세요.
가장 혁신적인 애플리케이션을 구축해보세요
Microsoft와 NVIDIA의 전략적 파트너십은 Azure AI 생태계를 크게 강화했습니다. NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어 플랫폼을 Azure의 AI 툴셋 및 라이브러리와 통합하면 AI 프로젝트를 발전시키기 위한 강력하고 효율적인 환경이 보장됩니다. Azure AI 환경 내에서 최적화된 NVIDIA Nemotron 모델, NVIDIA NIM 추론 마이크로서비스, Langchain 및 Hugging Face 통합, API를 사용하여 배포 시간을 단축하세요.
Microsoft 에코시스템 내에서 AI 지원 애플리케이션을 구축함으로써 개발자는 단일 통합 도구 및 서비스 세트를 사용함으로써 얻을 수 있는 생산성 및 효율성 향상의 이점을 누릴 수 있습니다. 이를 통해 개발 시간을 단축하고, 비용을 지원하고, 팀원 간의 협업 및 커뮤니케이션을 강화할 수 있습니다. Azure AI가 가능하게 하는 혁신과 창의성의 이점을 활용하여 사용자와 환경을 이해하고, 상호 작용하고, 학습하고, 개인화되고 매력적인 경험을 제공하는 애플리케이션을 만들 수도 있습니다.
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게시물 Azure AI 및 NVIDIA를 사용하여 AI 지원 애플리케이션 구축 처음 등장 Microsoft AI 블로그.
