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NVIDIA、効率的な機械学習を実現するNemotron Nano-9B-v2を発表

Generatived

25/11/11 0:00

機械学習(ML)ワークフローを効率化し、データサイエンティストが大規模データセットをより効率的に処理できるようにする、新しいデータサイエンスエージェントが開発されました。GPUアクセラレーションを活用したこのエージェントは、ユーザーの意図を解釈し、反復的なタスクを自動化することで、データ分析プロセスを大幅に高速化します。NVIDIA CUDA-X Data Scienceライブラリを活用することで、このエージェントは数百万ものサンプルを迅速に処理し、NVIDIA Nemotron Nano-9B-v2言語モデルの能力を実証します。

この革新的なエージェントにより、開発者はシンプルなチャットインターフェースを介してMLワークフローと対話し、自然言語を最適化されたデータサイエンスタスクに変換できます。この画期的な技術は、会話型言語と高性能コンピューティングのギャップを埋め、生データから実用的な洞察への迅速な移行を実現します。エージェントのアーキテクチャは、GPUアクセラレーションによるパフォーマンスを重視し、柔軟性と拡張性を考慮して設計されています。

エージェントの多層構造には、ユーザーインターフェース、オーケストレーター、言語モデルレイヤー、メモリストレージ、そしてデータサイエンス機能を実行するためのツールレイヤーが含まれます。このモジュール構成により、エージェントは様々なニーズに合わせて容易に拡張・カスタマイズできます。CUDA-Xデータサイエンスライブラリを使用することで、ML演算やハイパーパラメータ最適化などのタスクにおいて、3倍から43倍の高速化を実現し、パフォーマンスが大幅に向上します。

このオープンソースのデータサイエンスエージェントはGitHubで公開されており、開発者はこれをデータセットに適応させ、機械学習実験を強化することができます。このエージェントは、迅速かつ効率的なデータサイエンスワークフローを促進するように設計されたNemotronファミリーのモデルとCUDA-Xデータサイエンスライブラリの潜在能力を体現しています。ユーザーは、エージェントの機能を探求し、継続的な開発に貢献することを歓迎します。

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