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5가지의 새로운 NVIDIA 기술 과정을 통해 기술 수준 향상

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AI가 전례 없는 속도로 기술 혁신을 도입하는 상황에서 앞서 나가려면 기술을 최신 상태로 유지해야 합니다. NVIDIA 개발자 프로그램은 업계 전반의 최신 기술을 통해 성공하는 데 필요한 도구, 교육, 리소스를 제공합니다. 

NVIDIA의 다음과 같은 5가지의 새로운 기술 과정을 발표하게 되어 기쁩니다. 지금 개발자 프로그램에 참여하여 NVIDIA GTC에서 선보인 개발자 도구를 직접 사용해 보세요. 신규 멤버는 1개의 과정을 무료로 신청할 수 있습니다.

엔드 투 엔드 데이터 사이언스 워크플로우 가속화

빠르게 탐색하고 반복하며 작업을 생산으로 연결하는 데 도움을 주는 엔드 투 엔드 GPU 가속 데이터 사이언스 워크플로우를 구축 및 실행합니다. RAPIDS 가속 데이터 사이언스 라이브러리를 사용하여 다양한 GPU 가속 머신 러닝 알고리즘과 로지스틱 회귀를 적용하고 규모별 데이터 분석을 수행합니다.

이 과정에 참여하면 다음을 알아볼 수 있습니다.

  • cuDF 및 Apache Arrow 데이터 프레임을 사용하여 GPU 가속 데이터 준비 및 특성 추출을 구현합니다.
  • XGBoost 및 다양한 cuML 알고리즘을 사용하여 광범위한 GPU 가속 머신 러닝 작업을 적용합니다.
  • cuGraph를 통해 GPU 가속 그래프 분석을 실행하여 짧은 시간에 대규모 분석을 달성합니다.
  • GPU 가속 cuXFilter로 멋진 데이터 시각화를 구축합니다.

Apache Spark용 RAPIDS 액셀러레이터

Apache Spark와 NVIDIA GPU를 활용하여 워크로드를 가속화하고 비용을 절감합니다.​

이 과정에 참여하면 다음을 알아볼 수 있습니다.

  • Apache Spark를 사용합니다.
  • GPU를 활용하고 Apache Spark용 RAPIDS 액셀러레이터를 통합합니다.
  • Spark CPU 워크로드를 실행하고 Spark 로그를 검사하여 쿼리가 계획되는 방식을 이해합니다.
  • Spark GPU 워크로드를 실행하여 Apache Spark용 RAPIDS 액셀러레이터로 GPU에서 Spark 작업을 가속화하는 방법을 확인합니다.
  • GPU 속도 향상을 예측하기 위한 워크로드 검증 도구와 작업 조정을 위한 프로파일링 도구를 포함하는 Apache Spark용 RAPIDS 액셀러레이터 도구 세트를 사용합니다.

트랜스포머 기반 자연어 처리 소개

트랜스포머는 거대 언어 모델(LLM)의 구성 요소로 사용됩니다. 텍스트 분류, 명명된 엔터티 인식(NER), 저자 속성 표시, 질문 답변 등 다양한 자연어 처리(NLP) 작업에 트랜스포머 기반 모델을 사용하는 방법을 알아보세요.

이 과정에 참여하면 다음을 알아볼 수 있습니다.

  • NLP 애플리케이션을 위한 최신 LLM의 기본 구성 요소로 사용되는 트랜스포머와 트랜스포머의 용도를 설명합니다.
  • 트랜스포머 기반 LLM을 사용하여 텍스트 기반 데이터를 분석, 조작, 생성합니다.
  • 사전 학습된 LLM을 활용하여 토큰 분류, 텍스트 분류, 요약, 질문 답변과 같은 다양한 NLP 작업을 해결합니다.

Llama 2를 통한 프롬프트 엔지니어링

엔지니어 Llama 2 모델과 상호 작용하고 프롬프트하여 문서를 분석하고 텍스트를 생성해 봅니다. AI 어시스턴트가 되어 신속한 엔지니어링으로 Llama 2의 성능을 발휘하세요.

이 과정에 참여하면 다음을 알아볼 수 있습니다.

  • 반복적으로 정확한 프롬프트를 작성하여 LLM 동작을 의도에 맞게 조정합니다.
  • 강력한 시스템 메시지 편집 기능을 활용합니다.
  • 일대다 샷 프롬프트 엔지니어링으로 LLM을 안내합니다.
  • 프롬프트 응답 기록을 LLM 컨텍스트에 통합하여 챗봇 동작을 생성합니다.

컴퓨터 비전 모델 트레이닝을 위한 합성 데이터 생성

Omniverse Replicator SDG(합성 데이터 생성)의 성능을 활용하여 식품 제조 예시로 컴퓨터 비전 모델을 트레이닝하세요. 

이 과정에 참여하면 다음을 알아볼 수 있습니다.

  • Omniverse 내에서 헤드리스 모드로 실행되는 Replicator 스크립트를 작성하고 완성합니다.
  • SDG 출력 데이터에 대해 PyTorch 스크립트를 실행하여 개체 감지를 위해 사전 트레이닝된 모델을 미세 조정합니다.
  • 트레이닝된 모델을 NVIDIA Triton Inference Server로 내보내고 결과를 테스트합니다.

NVIDIA의 교육 프로그램은 자기 주도 온라인 과정과 심층적인 전문가 주도 워크숍을 통해 개발자가 최신 기술을 접할 수 있도록 하여 최첨단 도구에 대한 실습 경험을 보장합니다. 클라우드의 GPU 가속 서버에 액세스하면 실용적인 전문 지식을 얻을 수 있으며, 이 모든 것은 노트북과 인터넷 연결만 있으면 원격으로 이용할 수 있습니다. 딥 러닝 및 가속 컴퓨팅 애플리케이션을 구축하고, 업계 표준 플랫폼으로 작업하고, NVIDIA 기술 인증을 취득하여 커리어를 향상하세요.

커뮤니티, 소프트웨어 액세스 및 더 많은 혜택 

NVIDIA 개발자 프로그램은 NVIDIA 기술을 통해 여정의 모든 단계에서 기술 실무자를 지원합니다. 고급 도구, 학습 리소스, 전용 커뮤니티를 무료로 이용하여 프로젝트를 빠르게 구축하고, 기술을 향상하고, 가속 컴퓨팅의 기술적 발전을 따라갈 수 있습니다. 멤버가 되면 다음을 할 수 있습니다.

  • SDK, API, 라이브러리, 모델을 포함한 NVIDIA 소프트웨어에 액세스합니다.​
  • NVIDIA NGC의 GPU 최적화 소프트웨어, 모델 스크립트, 컨테이너화된 앱을 사용합니다.​
  • 최신 기술 혁신에 대한 맞춤형 뉴스 업데이트를 받아봅니다.​
  • 얼리 액세스 프로그램에 참여하여 NVIDIA의 신기술을 가장 먼저 사용합니다.
  • NVIDIA 교육을 통해 광범위한 교육 옵션을 이용합니다.​
  • 인증을 통해 성과를 보여 줍니다​.
  • NVIDIA 개발자 포럼에서 커뮤니티와 교류합니다.​
  • 웨비나 및 워크숍을 통해 NVIDIA 전문가와 교류합니다.​
  • 해커톤, 부트캠프, 독점 이벤트에 참여하여 협업하고 동료들로부터 배웁니다.​
  • 연구 논문, 기술 문서, 블로그 게시물, 웨비나, 온디맨드 GTC 세션, 기타 산업별 리소스를 살펴봅니다.​

NVIDIA 개발자 프로그램에 참여하여 학습을 시작하고 전문가 및 커뮤니티 구성원과 교류하세요.

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