NVIDIA는 NVIDIA GTC 2023에서 AI 워크플로우를 활용하여 다양한 사용 사례를 해결하기 위한 AI 솔루션 개발을 가속화할 수 있는 방법을 선보였습니다.
AI 워크플로우는 지능형 가상 비서, 사이버 보안을 위한 디지털 지문 인식, 제품 추천 등과 같은 AI 솔루션을 효율적으로 구축하는 데 NVIDIA AI 프레임워크를 사용하는 방법을 보여주는 클라우드 네이티브 패키지 레퍼런스 예제입니다. AI 워크플로우에는 사전 학습된 모델, 트레이닝 및 추론 파이프라인, Python 코드, Helm 차트가 포함될 수 있으며, 개발자가 AI 결과물을 제공하는 과정을 가속화할 수 있는 시작점을 제공합니다.
최신 NVIDIA 혁신에 대한 자세한 내용은 CEO 젠슨 황의 키노트에서 확인할 수 있습니다.
맞춤형 제품 추천을 위한 다음 아이템 예측 AI 워크플로우
NVIDIA 다음 아이템 예측 AI 워크플로우는 기업이 사용자 데이터를 거의 또는 전혀 사용하지 않고도 효과적이고 개인화된 추천을 구축할 수 있도록 설계되었습니다.
워크플로우에는 다음과 같은 기능이 포함되어 있습니다:
- NVIDIA Merlin을 사용한 데이터 전처리
- NVIDIA Merlin 시스템이 탑재된 NVIDIA Triton 추론 서버
- 클라우드 네이티브 배포를 위한 Helm 차트
- 인증, 로깅 및 모니터링을 위한 구성 요소를 포함하여 프로덕션 배포를 위한 레퍼런스 솔루션
다음 항목 예측 AI 워크플로우를 통해 정확도를 높여 다음 항목을 예측하고 NVIDIA LaunchPad에서 사용해 보세요.
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차량 경로 비효율 최소화를 위한 경로 최적화 AI 워크플로우
NVIDIA 경로 최적화 AI 워크플로우는 효율성, 비용 효율성 및 동적 제약 조건에 거의 실시간으로 적응할 수 있는 기능을 향상시키기 위한 패키지 솔루션입니다.
이 워크플로에서는 배송, 픽업, 배차 작업 등을 수행하는 여러 차량에 가장 적합한 경로를 찾아 차량 경로의 비효율성을 최소화하기 위해 NVIDIA cuOpt를 사용하는 방법을 보여줍니다.
워크플로우에는 다음과 같은 기능이 포함되어 있습니다:
- 패키지형 클라우드 네이티브 NVIDIA cuOpt 솔버 파이프라인
- 샘플 Python 코드가 포함된 헬름 차트 및 주피터 노트북
- 인증, 로깅 및 모니터링을 위한 구성 요소를 포함하여 프로덕션에 배포하기 위한 레퍼런스 솔루션
경로 최적화 AI 워크플로우에 대해 자세히 알아보세요.
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대규모 배포를 위한 음성 AI 워크플로우
NVIDIA Riva의 흥미로운 업데이트는 모든 클라우드 Kubernetes 배포에서 오디오 트랜스크립션 및 지능형 가상 비서 솔루션의 개발과 배포를 가속화하는 데 도움이 됩니다.
또한 개발자와 AI/ML 실무자는 클라우드, 온프레미스, 엣지 또는 임베디드에 배포된 음성 및 번역 AI가 필요한 모든 대화형 AI 파이프라인을 구축 및 배포하는 데 NVIDIA Riva를 사용할 수 있습니다.
새로운 음성 AI 워크플로우는 다음과 같습니다:
- 오디오 트랜스크립션 AI 워크플로우: 사람의 음성을 인식하기 위해 NVIDIA Riva 자동 음성 인식(ASR)을 사용하여 맞춤형 오디오 트랜스크립션 파이프라인을 빠르게 구축 및 배포합니다.
- 지능형 가상 비서 AI 워크플로우: NVIDIA Riva를 사용하여 지능형 가상 어시스턴트 파이프라인을 효율적으로 사용자 지정, 구축 및 배포합니다. Riva ASR은 도메인별 어휘에 대한 사람의 음성을 인식하고, Riva TTS(텍스트 음성 변환)는 매력적인 AI 합성 음성으로 응답을 전달합니다.
새로운 워크플로우의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- 최상의 실시간 정확도를 달성하기 위한 ASR 모델 트레이닝.
- NVIDIA Riva는 즉시 사용 가능한 전문 영어 여성 및 남성 음성으로 TTS 모델을 사전 학습했습니다.
- 빠르고 유연한 배포를 위한 패키지 모델, Helm 차트, Jupyter 노트북 및 문서.
- 원활한 프로덕션 확장을 위한 통합 인증, 모니터링, 보고 및 로드 밸런싱 마이크로서비스.
NVIDIA는 전문 음성 AI 기반 애플리케이션을 더 낮은 비용으로 더 빠르게 배포할 수 있도록 Deloitte, HPE, Infosys, Interactions 및 Quantiphi와 협력하고 있습니다.
오디오 트랜스크립션 AI 워크플로우, 지능형 가상 비서 AI 워크플로우 및 NVIDIA Riva에 대해 알아보고 런치패드에서 무료로 체험해 보세요.
음성 AI 개발자의 날 세션을 확인하고 해당 세션과 다음 GTC 세션을 캘린더에 추가하세요:
- Transforming Customer Service with Speech AI Applications
- The Future of Customer Service: How Speech AI is Changing the Game
- Insights from Industry Experts: Speech AI for Impactful Contact Centers
사이버 위협을 더 빠르게 감지하는 디지털 지문 인식
NVIDIA Morpheus 업데이트를 통해 디지털 지문 인식 사이버 보안 워크플로우를 더 쉽게 교육, 배포 및 관리할 수 있습니다. NVIDIA 디지털 지문 AI 워크플로우를 사용하면 대규모 실시간 위협 탐지를 지원하는 AI 모델 및 파이프라인 구축을 빠르게 시작할 수 있습니다. 또는 NVIDIA Morpheus AI 프레임워크를 활용하여 다른 사이버 보안 AI 사용 사례를 처리하는 솔루션을 구축할 수 있습니다.
주요 기능은 다음과 같습니다:
- 개별 사용자, 디바이스, 계정, 애플리케이션을 디지털 지문으로 인식하여 위협을 더 빠르게 탐지하기 위한 대규모 모델 학습을 개선하기 위한 통합 학습 및 피드백.
- 비선형 파이프라인 지원으로 Morpheus 파이프라인 내에서 데이터를 더 효율적으로 학습할 수 있습니다.
- 생성형 AI로 스피어 피싱 이메일을 탐지하는 새로운 사이버 보안 AI 사용 사례.
Deloitte와 NVIDIA는 NVIDIA Morpheus를 통해 고객에게 AI 기반 사이버 보안을 가속화하기 위해 협력하고 있습니다. 양사의 솔루션을 결합하면 조직이 지능형 공격 탐지의 효율성을 개선하는 동시에 범용 컴퓨팅에서 AI 모델을 실행할 때보다 연간 30~50% 이상의 사이버 보안 비용 절감을 달성할 수 있습니다.
디지털 지문 AI 워크플로우에 대해 자세히 알아보거나 런치패드에서 무료로 체험해 보세요.
자세한 내용은 GTC 세션을 캘린더에 추가하세요:
- How to Deploy a Digital Fingerprinting Workflow to Detect and Stop Cyberattacks Faster
- Learn About New AI-Based Cybersecurity Use Cases and Capabilities
리테일 업계가 1,000억 달러 규모의 매출 감소 문제를 해결하는 데 도움이 되는 세 가지 리테일 AI 워크플로우
도난 방지를 위해 설계된 애플리케이션을 보다 쉽게 구축하고 배포할 수 있도록 NVIDIA는 클라우드 네이티브 메트로폴리스 마이크로서비스에 구축된 세 가지 리테일 AI 워크플로우를 만들었습니다.
이 워크플로우는 손실 방지 애플리케이션을 위한 노코드 또는 로코드 빌딩 블록으로 사용할 수 있습니다. 가장 많이 도난당한 제품의 이미지와 기존 매장 애플리케이션에 연결할 수 있는 소프트웨어가 사전 학습된 상태로 제공되며, 매장 전체에서 POS 기기와 사물 및 제품 추적을 지원합니다.
다음은 세 가지 리테일 AI 워크플로우입니다:
- NVIDIA 소매점 손실 방지 AI 워크플로우: NVIDIA Research에서 개발한 최첨단 소수점 학습 기법을 기반으로 하는 이 AI 워크플로우는 육류, 주류, 세탁 세제 등 가장 빈번하게 도난당하는 수백 가지 상품에 대해 사전 학습을 거쳤습니다. 다양한 크기와 모양의 제품을 인식할 수 있습니다. 능동적 학습을 위해 설계된 이 워크플로우는 고객과 직원이 계산대에서 스캔하는 모든 새 제품을 식별하고 캡처합니다.소매업체와 독립 소프트웨어 공급업체는 크로스 카메라 및 바코드 스캔 식별을 위해 수십만 개의 매장 제품을 사용자 지정하고 빠르게 인덱싱하여 실행 가능한 정보가 포함된 지능형 알림을 제공할 수 있습니다.
- NVIDIA 멀티 카메라 추적 AI 워크플로우: 이 AI 워크플로우는 애플리케이션 개발자가 매장 내 여러 카메라에서 물체를 추적하는 시스템을 보다 쉽게 만들 수 있도록 다중 대상, 다중 카메라 기능을 제공합니다. 이 워크플로우는 여러 카메라에서 객체와 매장 직원을 추적하고 각 객체에 대한 고유 ID를 유지합니다. 개인 생체 인식 정보가 아닌 시각적 임베딩 또는 외관을 통해 객체를 추적하므로 쇼핑객의 개인 정보를 완벽하게 보호할 수 있습니다.
- NVIDIA 리테일 매장 분석 AI 워크플로우: 커스텀 대시보드를 사용하여 매장 분석을 위한 엔드투엔드 리테일 비전 AI 애플리케이션을 만들 수 있습니다. 대기열 분석, 쇼핑객 점유율, 체류 시간 및 궤적, 고객 여정의 히트 매핑, 근접성, 라인 교차, 관심 지역 등 다양한 분석을 위해 워크플로우를 사용하고 커스터마이징할 수 있습니다. 추가 사용 사례로 쉽게 확장하거나 개별 매장에 맞게 사용자 지정할 수 있습니다. 리테일러는 이 정보를 사용하여 직원 배치를 최적화하고, 매장 판매 및 레이아웃을 개선하며, 고객 경험을 개선하여 매출을 극대화할 수 있습니다.
이러한 리테일 AI 워크플로우에 미리 액세스하려면 지금 신청하세요.
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- Leveraging NVIDIA Pre-Trained Models to Build Loss-Prevention Applications Faster
- Leveraging NVIDIA Pre-Trained Models to Build Loss Prevention Applications Faster, with Q&A from EMEA Region
- Solving Computer Vision Grand Challenges in One-Click
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