NVIDIA、AI/ML開発者向けツールキット「NVIDIA AI Workbench」の一般提供を開始:GPU環境を迅速にセットアップし、自由に作業、管理、コラボレーションできる
NVIDIAは、AIおよびML開発者向けツールキット「NVIDIA AI Workbench」の一般提供を開始した。公式サイトから無料でダウンロードできる。
NVIDIAは2024年3月21日(米国時間)、AI(人工知能)およびML(機械学習)開発者向けツールキット「NVIDIA AI Workbench」(以下、AI Workbench)の一般提供を開始した。公式サイトから無料でダウンロードできる。AI Workbenchの自動化機能により、開発初心者にとってのハードルを取り除き、専門家の生産性向上を支援するとしている。
開発者はAI Workbenchを使うことで、スキルレベルにかかわらず、高速で信頼性の高いGPU環境を構築し、異種プラットフォーム間で自由に作業、管理、コラボレーションができる。「NVIDIA AI Enterprise」のライセンスを購入すれば、エンタープライズサポートも受けられる。
AI Workbenchの特徴
NVIDIAは、AI Workbenchの主な特徴として以下を挙げている。
- 迅速なインストール、セットアップ、構成によるGPU開発環境の構築
- 最新のモデルに基づいており、構築済みですぐに使える生成AIおよびMLのサンプルプロジェクト
- NVIDIA APIカタログからのクラウドエンドポイントで、またはNVIDIA NIM(※1)を使用して、ローカルに生成AIモデルをデプロイ(展開)できる
- 直感的なユーザー体験(UX)とコマンドラインインタフェース(CLI)
- 開発環境間での容易な再現性とポータビリティ
- Gitとコンテナベースの開発環境の自動化
- コンテナとGitリポジトリのバージョン管理と管理
- GitHub、GitLab、NVIDIA NGC(※2)カタログとの統合
- 認証情報、シークレット、ファイルシステムの変更を透過的に扱える
※1:人気のAIモデルで最適化された推論を行うためのマイクロサービス
※2:企業向けのサービス、ソフトウェア、管理ツール、サポートにより、AIとデジタルツインのエンドツーエンドワークフローを支援するポータル
β版以降に追加された新機能
β版のリリース以来、AI Workbenchには幾つかの新機能が追加された。
Visual Studio Code(以下、VS Code)のサポート
VS Codeとの直接統合により、コンテナ化されたプロジェクトをGPU環境でオーケストレーションできるようになった。
ベースイメージの選択
プロジェクトの作成時に、プロジェクトのベースイメージとして独自のコンテナイメージを選択できるようになった。
パッケージ管理の改善
AI Workbenchのユーザーインタフェースからパッケージを管理し、コンテナに直接追加できるようになった。
インストールの改善
WindowsとmacOSへのインストールが容易になり、Dockerコンテナランタイムのサポートも改善された。
任意のGPU対応環境で生成AI開発
AI Workbenchを使うことで、最新のNVIDIA RTX(※3)搭載ワークステーションやPC、あるいはデータセンターやクラウドで、統一されたインタフェースを用いてあらゆるGPU対応環境で生成AI開発に取り掛かれる。MacユーザーはAI Workbenchをインストールし、プロジェクトをNVIDIA搭載システムに移行することで、コラボレーションやより大きな計算能力を利用できる。
※3:AI、レイトレーシング、シミュレーションの最新技術が盛り込まれたGPU
AI Workbenchのサンプルプロジェクト
AI Workbenchは、開発者が自らのデータやユースケースで生成AI開発をより迅速に開始できるように、すぐに使える出発点としてサンプルプロジェクト「Workbench Projects」を提供する。Workbench Projectsには、以下のような例がある。
- ハイブリッドRAG(検索拡張生成)を使ってドキュメントと対話
- 任意のスケールでLLM(大規模言語モデル)をカスタマイズ
- Stable Diffusion XLを実行し、テキストプロンプトからカスタム画像を生成
Workbench Projectsには、NVIDIAのGitHubリポジトリからアクセスできる。
より良い開発者体験
AI Workbenchは、開発者の生産性と開発体験の向上に向けて、以下の機能を提供する。
セットアップと構成
開発者が選択した開発環境用にGPU対応コンテナを構成しながら、ターゲットGPUシステムのセットアップを自動化する。
どこでも自由に作業やコラボレーションが可能
異なるシステム間や場所間でワークロードをシームレスに移行できるようにする。開発者はコラボレーション、スピード、スケール、コストの観点から、ローカル、データセンター、パブリッククラウドでWindows、Linux、macOSなど最適なプラットフォームに移行できる。ポータビリティや再現性の複雑さの問題はAI Workbenchが処理する。
管理されたAIとMLのワークフロー
AI Workbenchは開発ワークフローを管理し、ファイルのバージョン管理、場所の変更、プロジェクトの依存関係の追跡などのタスクを裏側で処理する。
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