マイクロサービス アーキテクチャは、より効率的で柔軟なアプリケーション開発を可能にすることで、人工知能の状況を一変させています。このアプローチにより、API を介して通信する小さな独立したサービスで構成されたアプリケーションを作成できます。これにより、同時開発が容易になり、コードの品質が向上し、開発者が特定のサービスの改善に集中できるため、問題解決が簡素化されます。

生成 AI の分野では、マイクロサービスは、そのスケーラビリティと、AI アプリケーションのさまざまなコンポーネントを独立して開発および最適化する機能により、特に有利であることが証明されています。このアーキテクチャは、AI モデルの厳しい計算ニーズをサポートし、新しい AI 技術のシームレスな統合と更新を可能にし、全体的な機能を中断することなくアプリケーションを最先端の状態に保ちます。

NVIDIA は、さまざまなプラットフォームに AI モデルを展開するための最適化されたコンテナーを提供する NIM 推論マイクロサービスを導入しました。これらのコンテナーは、事前トレーニング済みのモデルと必要なランタイム コンポーネントを提供することで、アプリケーションへの AI 機能の統合を簡素化します。NIM のアプローチにより、開発者はデータ準備とモデル トレーニングの複雑さを回避し、パフォーマンスの最適化と標準 API のサポートが保証されたアプリケーション開発に集中できます。

エンタープライズ レベルの生成 AI アプリケーションの構築を目指す開発者にとって、NIM を搭載した NVIDIA のワークステーションは、データ プライバシー、セキュリティ、レーテンシーなどの懸念に対処するソリューションを提供します。現在 NIM として提供されている Meta Llama 3 8B モデルにより、開発者は RTX システム上で高度な AI プロジェクトをローカルに実行できます。検索拡張生成 (RAG) システムに対するこのローカル アプローチにより、チャットボットや仮想アシスタントなどのアプリケーションに不可欠なデータ プライバシーと高性能なリアルタイム応答が確保されます。さらに、NVIDIA のハイブリッド RAG セットアップは、ローカル リソースとクラウド リソースを組み合わせ、開発者に AI アプリケーションのためのバランスのとれた柔軟なリソース割り当てを提供します。ソース：