AIATIQUE AI avec NVIDIA et DATAROBOT

Building Production de qualité Applications d’IA agentiques Ce n’est pas seulement l’assemblage des composants. Il faut une expertise approfondie pour concevoir des flux de travail qui alignent les besoins des entreprises avec la complexité technique.

Les équipes AI doivent évaluer d’innombrables configurations, équilibrer les LLM, des modèles plus petits, des stratégies d’intégration et des garde-corps, tout en rencontrant une qualité stricte, une latence et des objectifs de coût.

Mais le développement d’applications d’IA agentiques n’est que la moitié de la bataille.

Les équipes de l’IA sont souvent confrontées à des défis remettre des projets aux équipes DevOps ou MOPLS pour développer l’expérience, les intégrer dans les outils et les flux de travail existants et la gestion de la surveillance, de la gouvernance et de l’infrastructure GPU complexe à grande échelle.

Sans la bonne structure, AI agentique Les risques restent coincés dans des itérations sans fin.

Mais lorsqu’il est bien fait, l’IA agentique devient plus qu’une simple application. Il s’agit d’une force transformatrice autonomisant les équipes à créer des solutions évolutives et intelligentes qui stimulent l’innovation, l’efficacité et la valeur commerciale sans précédent.

Pour faire ce saut, les équipes d’IA ont besoin de plus que d’outils de l’IA. Ils ont besoin d’un moyen structuré et évolutif de développer, de déployer et de gérer efficacement l’IA de l’agence.

Une pile d’IA complète pour le développement d’IA agentique

L’IA agentique peut transformer les workflows d’entreprise, mais la plupart des équipes ont du mal à passer du prototype à la production. Le défi n’est pas seulement de construire un agent – il s’agit de mettre à l’échelle des infrastructures de manière fiable, d’offrir une valeur réelle et de maintenir la confiance dans les résultats à mesure que l’utilisation augmente.

Pour réussir, les équipes d’IA ont besoin de plus que outils déconnectés. Ils ont besoin d’une approche simple, unifiée et de bout en bout du développement, du déploiement et de la gestion.

Comment Datarobot, accéléré par NVIDIA, offre une AI agentique

Ensemble, Datarobot et Nvidia fournissent une pile d’IA pré-optimisée, des outils d’orchestration avancés et un environnement de développement et de déploiement robuste, aidant les équipes à passer plus rapidement du prototype à la production tout en maintenant la sécurité et la préparation à l’entreprise dès le premier jour.

Voici à quoi cela ressemble.

Le datarobot plateforme d’IA agentique Fournit une plate-forme de bout en bout pour orchestrer et gérer l’intégralité du cycle de vie de l’IA agentique, permettant aux développeurs de construire, de déployer et de gouverner les applications d’IA en jours au lieu de mois.

Avec Datarobot, les utilisateurs peuvent:

• Développement de sauts avec des modèles d’applications AI personnalisables qui offrent des workflows pré-construits adaptés à des problèmes commerciaux courants et à fort impact.
• Rationalisez le déploiement d’applications AI agentiques sur l’infrastructure gérée à l’aide de gardiens intégrés et des intégrations natives avec des outils et fonctions d’entreprise.
• Assurez-vous la gouvernance et l’observabilité de qualité d’entreprise avec un suivi centralisé des actifs, une surveillance intégrée et des rapports automatisés de conformité dans tout environnement.

Avec NVIDIA AI Enterprise pleinement intégré à Datarobot, les organisations peuvent:

• Utilisez des conteneurs de modèles d’IA optimisés et des logiciels de développement de qualité de niveau d’entreprise.
• Simplifier la configuration du déploiement avec nvidia NIM et Microservices NemoCela fonctionne prêt à l’emploi.
• Issuez rapidement les modèles NIM déployés dans le terrain de jeu et tirez parti de DatarObot pour créer des applications AI agentiques sans gâcher la configuration.
• Collaborez dans les équipes AI et DevOps pour déployer rapidement des applications d’IA agentiques.
• Surveillez et améliorez automatiquement toutes les applications AI agentiques déployées dans les environnements.

10 étapes pour prendre l’IA agentique du prototype à la production

Suivez ce processus étape par étape pour utiliser Datarobot et NVIDIA AI Enterprise pour construire, exploiter et gouverner votre AI agentique rapidement et efficacement.

Étape 1: Parcourez la galerie Nvidia NIM et inscrivez-vous dans Datarobot

Accédez à une bibliothèque complète de Nvidia NIM directement dans le registre Datarobot. Ces composants préconfigurés pré-régis sont optimisés pour les GPU NVIDIA, vous offrant une base haute performance sans configuration manuelle.

Lorsqu’il est importé, DatarObot applique automatiquement le versioning et le tagging, afin que vous puissiez sauter les étapes de configuration et vous rendre directement à la construction.

Pour commencer:

1. Ouvrez la galerie Nvidia Nim Dans le registre de Datarobot.
2. Sélectionner et importer le modèle dans votre registre.
3. Laisser DATAROBOT GANDE la configuration. Il recommandera la meilleure configuration matérielle, vous permettant de vous concentrer sur les tests et l’optimisation au lieu de dépanner l’infrastructure.

Étape 2: Sélectionnez un modèle d’application Datarobot

Commencez à compiler et à configurer votre application AI agentique avec des modèles personnalisables pré-construits qui éliminent les travaux de configuration et vous permettent de passer directement dans le prototypage, les tests et la validation.

La bibliothèque d’applications DatarObot fournit des frameworks conçus pour un déploiement du monde réel, vous aidant à se présenter rapidement.

1. Sélectionnez un modèle Cela correspond le mieux à votre cas d’utilisation.
2. Ouvrez un codepace, qui vient préconfiguré avec des instructions de configuration.
3. Personnalisez votre application Pour courir sur Nvidia nim et affiner pour vos besoins

Étape 3: Ouvrez votre Nvidia NIM dans Datarobot Workbench pour construire et optimiser votre VDB

Avec votre modèle d’application en place et le matériel sélectionné, il est temps d’apporter le composant AI génératif et de commencer à construire votre base de données vectorielle (VDB) dans le DatarObot Workbench.

1. Ouvrez votre nvidia nim Dans le Datarobot Workbench. Un cas d’utilisation sera créé automatiquement.
2. Connectez vos données et accéder à l’onglet Vector Databases.
3. Sélectionner des sources de données et choisissez parmi plusieurs modèles d’incorporation. Datarobot en recommandera automatiquement un et fournira des alternatives au test.

   Vous pouvez également importer des modèles d’intégration et de réinstallation de NVIDIA dans le registre Datarobot et les rendre disponibles avec l’interface de création VDB.

4. Construire un ou plusieurs VDBS Pour comparer les performances avant de les intégrer dans votre flux de travail de chiffon à l’étape suivante.

Étape 4: Testez et évaluez les configurations Nvidia NIM LLM dans le terrain de jeu LLM

Dans le terrain de jeu LLM de Datarobot, vous pouvez rapidement construire, comparer et optimiser différents flux de travail de chiffon et configurations LLM sans commutation manuelle fastidieuse.

Voici comment tester et affiner votre configuration:

1. Créer un terrain de jeu dans votre cas d’utilisation existant.
2. Sélectionner les LLMInviter les stratégies et les VDB à inclure dans votre test.
3. Configurer jusqu’à trois workflows à la fois et exécutez les requêtes pour comparer les performances.
4. Analyser les résultats et affiner votre configuration pour optimiser la précision et l’efficacité de la réponse.

Étape 5: Ajoutez des éléments prédictifs à votre flux agentique

(Si votre application utilise uniquement une IA générative, vous pouvez passer à l’emballage avec des garde-corps et des tests finaux.)

Pour les applications AI agents qui intègrent des tâches de prévision ou prédictives, DatarObot rationalise le processus avec ses capacités prédictives intégrées.

Datarobot sera automatiquement:

• Analysez les données, détectez les types de fonctionnalités et préparez-le.
• Former et évaluer plusieurs modèles, en les classant avec le plus performant en haut.

Ensuite, vous pouvez:

• Analyser les principaux moteurs de la prédiction.
• Comparez différents modèles à la précision affinée.
• Intégrez le modèle sélectionné directement dans votre application AI agentique.

Étape 6: Ajoutez les bons outils à votre application

Élargissez les capacités de votre application en intégrant des outils et des agents supplémentaires, tels que le Nvidia AI Blueprint pour la recherche vidéo et le résumé (VSS), pour traiter les flux vidéo et les transformer en ensembles de données structurés.

Voici comment améliorer votre application:

• Créer des outils ou des agents supplémentaires Utilisation de frameworks comme Langchain, NVIDIA AgentIQ, NEMO Microservices, Nvidia Blueprints ou Options de la bibliothèque Datarobot.
• Développez vos sources de données En intégrant des outils de qualité hyperscaleuse qui fonctionnent dans les environnements cloud, autogérés et nus.
• Déployez et testez votre application Pour assurer une intégration transparente avec vos composantes d’IA génératives et prédictives.

Étape 7: Ajouter une surveillance et des garde-corps de sécurité

Les garde-corps sont votre première ligne de défense contre les mauvaises sorties, les risques de sécurité et les problèmes de conformité. Ils aident à s’assurer que les réponses générées par l’IA sont exactes, sécurisées et alignées sur l’intention de l’utilisateur.

Voici comment ajouter des garde-corps à votre application:

1. Ouvrez votre modèle Dans l’atelier de modèle.
2. Cliquez sur «Configurer» et accéder à la section Guar-rédacte.
3. Sélectionnez et appliquez des protections intégrées telles que NVIDIA NEMO Guard-Rumed, notamment:

   Rester sur le sujet
   Sécurité du contenu
   Jailbreak

4. Personnaliser les seuils ou ajoutez des garde-corps supplémentaires pour s’aligner sur les exigences spécifiques de votre application.

Étape 8: Concevez et testez UX de votre application

Un UX bien conçu rend votre application AI intuitive, précieuse et facile à utiliser. Avec DatarObot, vous pouvez mettre en scène une version complète de votre application et la tester avec les utilisateurs finaux avant le déploiement.

Voici comment tester et affiner votre UX:

• Mettez en scène votre application dans Datarobot pour les tests.
• Partagez-le via le lien ou l’intégrez-le dans un environnement réel pour recueillir les commentaires des utilisateurs.
• Obtenez une visibilité complète sur le fonctionnement de l’application, y compris le raisonnement de la chaîne de pensée pour la transparence.
• Incorporer les commentaires des utilisateurs tôt pour affiner l’expérience et réduire les retouches coûteuses.

Étape 9: Déployez votre application AI d’agence avec un clic en un clic

Avec un déploiement en un clic, vous pouvez lancer instantanément NVIDIA NIMS à partir du registre des modèles sans configuration manuelle, réglage ou gestion des infrastructures.

Votre application, vos garde-corps et votre surveillance sont déployés ensemble, garantissant une traçabilité complète et une gouvernance.

Voici comment déployer:

1. Sélectionnez le modèle NVIDIA NIM vous souhaitez utiliser.
2. Choisissez votre configuration GPU et définir toutes les options d’exécution nécessaires, toutes à partir d’un seul écran.
3. Déployer en un seul clic. DatarObot emballe et enregistre automatiquement votre modèle avec tous les composants nécessaires.

Étape 10: surveiller et gouverner votre déploiement dans Datarobot

Après le déploiement, votre application AI nécessite une surveillance continue pour garantir la stabilité, la précision et les performances à long terme. Les déploiements NIM utilisent le cadre d’observabilité de Datarobot pour faire surface les mesures clés sur la santé et l’utilisation.

La console Datarobot fournit une vue centralisée à:

• Suivez toutes les applications AI dans un seul tableau de bord.
• Identifiez les problèmes potentiels tôt avant qu’ils n’aient un impact sur les performances.
• Disser en invites et déploiements individuels pour des informations plus profondes.

Évitez de rester coincé dans une itération sans fin

Les projets d’IA complexes calent souvent en raison de travaux manuels répétitifs – échangeant des composants, des combinaisons de réglage et des tests de réinstallation pour répondre aux exigences en évolution. Sans visibilité claire ou flux de travail structurés, les équipes peuvent facilement perdre la trace de ce qui fonctionne et perdre du temps à refaire les mêmes étapes.

Meilleures pratiques pour réduire les frictions et maintenir l’élan:

• Testez et comparez au fur et à mesure. Expérimentez avec différentes configurations tôt pour éviter une retouche inutile. Le terrain de jeu LLM de Datarobot rend cette rapide et simple.
• Utilisez des workflows structurés. Restez organisé lorsque vous testez les variations des composants et des configurations.
• Tirez parti des journaux d’audit et des outils de gouvernance. Maintenir une visibilité complète sur les changements, rationaliser la collaboration et réduire la duplication. Datarobot peut également générer une documentation de conformité dans le cadre du processus.
• Échangez les composants de manière transparente. Utilisez une plate-forme modulaire qui vous permet de boucher et de jouer sans perturber votre application.

En suivant ces pratiques, vous et votre équipe pouvez vous déplacer plus rapidement, rester aligné et éviter le piège d’itération qui ralentit les progrès réels.

Développer et livrer une IA agentique qui fonctionne

L’IA agentique a un potentiel massif, mais son impact dépend de la livraison efficacement et d’assurer la confiance dans la production.

Avec Datarobot et Nvidia AI Enterprise, les équipes gagnent:

• Modèles prédéfinis pour accélérer le développement
• Conteneurs Nvidia NIM optimisés pour une exécution haute performance
• Garde-corps et surveillance intégrés pour la sécurité et le contrôle
• Un pipeline flexible et gouverné qui s’adapte aux besoins d’entreprise

Que vous lanciez votre première application AI agentique ou que vous élargiez un portefeuille de solutions de qualité d’entreprise, cette plate-forme vous donne la vitesse, la structure et la fiabilité pour transformer l’innovation en résultats commerciaux réels.

Prêt à construire? Réservez une démo avec un expert Datarobot Et voyez à quelle vitesse vous pouvez passer du prototype à la production.