NVIDIA GTC - Outerbounds, plate-forme de développement pour les systèmes ML/AI construite par les créateurs de Metaflow qui alimente Netflix et des centaines d'autres organisations ML/AI sophistiquées, annonce que certains clients peuvent désormais accéder à NVIDIA DGX Cloud, disponible via l'écosystème NVIDIA des principaux fournisseurs de services cloud. En conséquence, les entreprises qui étaient auparavant limitées par le coût ou la disponibilité de l'informatique accélérée dans le cloud disposent d'une nouvelle voie pour exécuter leurs expériences et leurs charges de travail de production en toute confiance et à grande échelle. Les entreprises adoptent de plus en plus de techniques sophistiquées à forte intensité de données pour améliorer leurs activités, y compris l'apprentissage automatique traditionnel ainsi que les nouveaux modèles de grand langage et l'IA générative, et leurs besoins en matière de calcul augmentent rapidement.

Les nouvelles charges de travail exigent de nouveaux types de piles logicielles et d'outils, tels que la plateforme fournie par Outerbounds. Avec cette nouvelle intégration, les clients d'Outerbounds peuvent désormais utiliser des API sans serveur pour déployer et gérer facilement des tâches d'IA sur des GPU via NVIDIA DGX Cloud. Cela offre une meilleure sécurité, évolutivité et fiabilité pour leurs charges de travail, à la fois pendant le développement de prototypes et les cycles de production de nouveaux modèles de ML et d'IA.

Construisez et livrez des systèmes de ML/AI, pas seulement des modèles Construire des systèmes de ML et d'IA de qualité production dans le monde réel ne se limite pas à l'accès aux GPU. Pour construire des systèmes de ML et d'IA réels, les entreprises doivent pouvoir : Accéder à un vaste pool de ressources de calcul. Lire et écrire des données rapidement et en toute sécurité à partir de leurs entrepôts de données.

Orchestrer même des charges de travail avancées de manière hautement disponible. Intégrer leurs systèmes environnants de manière transparente. Suivre et observer toutes les expériences et les charges de travail de production.

Fournir à leurs équipes un environnement de développement qui stimule la productivité.