在快速发展的人工智能环境中，为大语言模型（LLMs）准备高质量数据集已成为一项严峻的挑战。这直接影响到模型的准确性、性能，以及跨不同任务和领域生成可靠、无偏输出的能力。
得益于 NVIDIA 与 Dataloop 的合作，我们正在正面克服这一障碍，彻底改变企业为 AI 应用准备和管理数据的方式。
Dataloop 是 NVIDIA Inception 计划的成员，该计划旨在帮助各个阶段的初创公司加速发展和业务增长 。
变革 AI 数据准备
NVIDIA NIM 微服务 与 Dataloop 平台的集成标志着在优化大型语言模型（LLMs）数据准备工作流方面取得了重大飞跃。这次合作使企业能够高效处理大型非结构化数据集，简化人工智能驱动流程和 LLM 训练的准备工作。
克服关键挑战
迄今为止，AI 团队在为大型语言模型准备数据时面临着两个主要障碍
- 处理多模态数据集 ：数据类型 (包括视频、图像、音频和文本) 多种多样，每种类型都有其独特的处理要求，因此创建一个连贯一致的准备流程极具挑战性。
- 确保数据质量 ：非结构化数据集通常缺乏一致性和元数据，使得 AI 模型无法准确解释内容。这会导致数据质量问题，需要大量的人工干预和数据准备技术（例如重复数据删除和质量过滤），以便正确标记和组织。
为了克服这些挑战，Dataloop 使用 NVIDIA NIM 高级推理功能，确保将非结构化数据集高质量转换为人类数据，捕获对 AI 应用至关重要的复杂行为。
虽然 NIM 微服务可在 GPU 层面加速推理，但 Dataloop 专注于简化和自动化 NVIDIA 模型的部署过程。这样可将部署速度提高 128 倍，相比传统的容器化方法。
您不再需要处理大量下载或云配置，只需拖放和运行 NIM 模型。通过 Visual Studio Code 进行实时调试，NIM 微服务可无缝实现生产就绪，消除了手动设置的复杂性，并实现高效的 AI 扩展。
Dataloop 是实现这一目标的框架
此解决方案的核心是一个结构化框架，该框架将 Dataloop 平台与 NVIDIA NIM 推理功能无缝集成。这种集成使企业能够轻松处理大型非结构化多模态数据集。
通过自动执行数据准备和结构化等复杂任务，Dataloop 消除了对深度基础架构专业知识的需求，使组织能够轻松扩展 AI 模型。该框架编排跨多个大型语言模型（LLM）的流程，确保以并行方式处理数据，并快速准确地准备好部署，从而使 AI 的采用比以往更快、更高效。
什么是 NVIDIA NIM？
NVIDIA NIM 微服务是一组直观的微服务，旨在加速任何云或数据中心的 生成式 AI 部署。NIM 支持各种 AI 模型，包括 NVIDIA AI 基础模型、社区模型和自定义模型，可确保使用行业标准 API 在本地或云端进行无缝、可扩展的 AI 推理。
NIM 微服务提供交互式 API，使您能够更无缝地在 AI 模型上运行推理。这些 API 根据模型/模型系列打包为容器镜像 (图 2)。NIM 为自行托管的 GPU 加速微服务提供容器，用于跨云、数据中心和工作站的预训练和自定义 AI 模型。
NIM 使用 NVIDIA TensorRT -LLM 和 NVIDIA TensorRT 提供低响应延迟和高吞吐量。在运行时，NIM 微服务会为基础模型、GPU 和系统的每种组合选择最佳的推理引擎。NIM 容器还提供标准的可观测性数据源，并内置支持在 NVIDIA GPU 上使用 Kubernetes 进行自动扩展。有关 NIM 的功能和架构的更多信息，请参阅 NVIDIA NIM 文档。
Dataloop 如何发挥作用？
企业会随着时间的推移生成和收集大量不同的数据（视频、图像、文本和音频）。这些数据在用于 LLM 训练时可以提供重要的业务价值和运营效用。为了释放这一价值，数据需要经过适当的准备和丰富，这些流程通常需要大量资源。
通过将 NVIDIA NIM 与 Dataloop 集成，企业可以简化数据增强过程，确保数据以更快、更高效的速度为 AI 应用做好准备。
Dataloop 可轻松连接到不同的数据源，并准确处理数百万个文件。Dataloop 平台与 NIM 微服务相结合，可加速 AI 工作流，降低开发成本，并使企业无需深度技术专业知识或复杂的基础设施即可扩展 AI 计划。
在深入探讨管道机制之前，以下示例描述了两个关键阶段，它们处理从提取到转换的所有工作。
- 数据提取和同步
- 数据结构和转换
第 1 阶段：数据提取和同步
该工作流通过无缝集成存储在任何主流云平台（例如 AWS、Google Cloud、Azure 等）中的大型数据集启动。Dataloop 编排数据流，支持对每个新文件进行实时标记和分析。
这种动态同步可确保数据集始终保持最新、可访问，并为预处理和 AI 模型训练做好准备，同时管道会动态扩展以处理数据大小和复杂性。
第 2 阶段：数据结构构建和转换
提取数据后，下一个阶段是对数据进行结构化和转换，使其适合大型语言模型（LLM）。NVIDIA 在此阶段的每个分支中都发挥着至关重要的作用。
通过使用 NeVA 等先进的 NIM 模型，管道将受益于更高的吞吐量和更低的延迟，从而显著加快数据结构流程。这些优化允许企业并行处理更多的数据，从而缩短处理多模态数据集的 AI 项目的上市时间。
在此阶段，Dataloop 会编排基础 AI 模型，以管理各种数据类型的内容分类、标记和汇总等任务，从而确保高效且可扩展的数据准备。
易于集成 NIM
NVIDIA 解决方案（包括 NIM 微服务）可通过 Dataloop 平台中的 NVIDIA Marketplace Hub 获取，从而简化和加速面向开发者的集成。这些预训练的先进模型可立即使用，并可随时部署在新的和现有的数据管道中。
借助直观的即插即用功能，您可以绕过复杂的设置步骤，立即开始将 NIM 微服务用于 AI 项目。
深入了解结构化工作流程
为了充分理解 Dataloop 与 NVIDIA NIM 集成的变革力量，必须了解该平台如何处理各种数据类型的结构化和丰富。每个工作流程都旨在解决不同数据格式的独特特征和挑战，确保简化、高效和准确的数据准备。
以下是 Dataloop 的数据增强管道如何优化不同数据格式的处理：
- 图像
- 视频
- 音频
- 文本
图像工作流程
当图像到达管道时， NVIDIA NEVA-22B NIM 微服务会立即对其进行处理。此模型能够非常精确地识别图像并自动为其添加注释，从而检测与独特项目相关的特定对象、场景或元素。
当每个文件流经时，Dataloop 会自动将标注编入索引，并在平台的 数据管理部分 提供这些标注，以便于参考和进一步细化。
视频工作流程
视频文件通过智能帧提取节点进入工作流，该节点通过检测帧之间的运动变化来选择关键帧。Dataloop 使用零样本视频子采样技术来定位并仅提取最独特的帧，而不是处理每一帧，从而减少处理时间和资源。
然后，这些选定的关键帧由 NEVA-22B 进行分析，其中应用于图像的相同高精度标注现在用于视频帧。结果是清晰、可操作的见解，可用于丰富数据集。在标注后，已处理的帧将索引到原始视频文件，以确保所有内容在 Dataloop 中保持同步。
音频工作流程
音频文件首先通过编码器分类器节点进行分类，该节点使用 SpeechBrain 进行语言识别和自动语音识别（ASR）。
检测到语言后，该节点会连接到 OpenAI 的 Whisper 进行转录，从而将口语转化为文本。最后，Audio-to-Text 节点通过 LLM 将转录内容传递给 LLM，从而增强转录内容，LLM 会分析文本的准确性和一致性。
此过程可确保转录不仅正确，而且具有上下文意义，从而捕获音频的预期消息。然后，优化后的输出将编入 Dataloop 平台的索引，然后将文本输出传递到文本工作流，使数据可供进一步的 AI 处理。
文本工作流程
文本工作流程从 LlaMA 3.1 NIM 微服务 开始，该微服务使用工具调用功能提取命名实体，从而精确识别诸如公司名称、日期和地点等关键实体。
之后， NVIDIA EmbedQA-Mistral-7bv2 模型会创建语义嵌入，以捕获文本的更深层次含义和上下文。最后，Upload-to-Audio 节点会确保所有已处理的文本数据都已正确索引，使整个过程循环进行。
管理 Dataloop 中的丰富数据
对数据进行结构化处理后，丰富的数据集将存储在 Dataloop 的 数据管理部分 中，这使得数据处理既直观又高效。
无论文件类型如何，您都可以直接从数据集浏览器中对其进行可视化、探索，并 做出实时的数据驱动决策 。Dataloop 简化了数据集的查询、版本控制和管理，因此您可以自信地扩展，并确保每个数据都支持 AI，不会出现延迟或令人头疼的问题。
结束语
Dataloop 平台集成 NVIDIA NIM 可为企业带来诸多优势，包括简化部署、加速迭代功能、高性能数据处理以及无缝集成行业领先的模型。
随着该解决方案的演进和扩展，我们的目标是继续增强其多模态功能。虽然该系统目前以出色的准确性和效率处理视频、音频、图像和文本数据，但我们看到了扩展到更复杂的数据类型（例如 3D、传感器、表格和地理空间数据）的机会。
这些进步将为不同领域的 AI 应用打开大门，从自动驾驶汽车和机器人到环境监测和智慧城市，在这些领域中可以为 AI 模型训练和独特用例准备和丰富更复杂的数据集。
如果您对 Dataloop 上 NIM 微服务的技术方面 感兴趣，并想了解如何加速 NVIDIA 模型部署和简化 AI 工作流程，请参阅 AI Development Partnership 。
有关战略性、数据驱动的前景，请参阅 AI 商业领导者合作伙伴关系 。该页面包含有关 NVIDIA 和 Dataloop 之间的合作如何增强 AI 项目并推动商业增长的案例研究和洞见。
