「NVIDIA AI Workbench」のβ版が登場 AI/MLプロジェクトのエンタープライズ対応ツールキット：AIワークフローのセットアップ、開発、移行の簡素化、迅速化を支援

NVIDIAは、GPUシステムでAIやMLプロジェクトを開発するためのエンタープライズ対応ツールキット「NVIDIA AI Workbench」のβ版をリリースした。

[＠IT]

　NVIDIAは2024年1月30日（米国時間）、GPUシステムでオープンソースのモデルやソフトウェアからAI（人工知能）や機械学習（ML）プロジェクトを開発するためのエンタープライズ対応ツールキット「NVIDIA AI Workbench」（以下、AI Workbench）のβ版をリリースした。

　AI Workbenchは、2023年8月に同社主催のカンファレンス「SIGGRAPH 2023」で発表された。開発者はこのツールキットにより、選択したGPU環境でAIワークロードの作成、コラボレーション、移行を行える。AI Workbenchの特徴と、β版での機能強化点は以下の通り。

NVIDIA AI Workbenchの特徴

　AI Workbenchを使えば、開発者やデータサイエンティストは、AIやMLプロジェクトをPCやワークステーションのローカル環境で開始でき、どこにでも移行できる。プロジェクト要件に応じて、データセンター、パブリッククラウド、「NVIDIA DGX Cloud」に移行することや、推論や軽量化カスタマイズのためにローカルのRTX PCやワークステーションに移動することも可能だ。

　AI Workbenchは、開発者が選択した各種コンピュートリソースで作業するための機能を提供し、AIワークフローのセットアップ、開発、移行の簡素化、迅速化を支援する。NVIDIAは、AI Workbenchのメリットとして以下を挙げている。

• プロジェクトの作成、管理のための直感的なUX（ユーザー体験）やCLI（コマンドラインインタフェース）により、選択したシステムに無料で素早くインストールできる
• コンピュートリソースとランタイムの構成を効率化し、さまざまなGPUリソースでの作業の再現性と柔軟性を実現する
• コンテナとGitリポジトリのバージョン管理と管理を簡素化し、GitHub、GitLab、NGC（NVIDIA GPU CLOUD）カタログと連携する
• Gitとコンテナベース開発者環境の操作の自動化と効率化により、ユーザーはノートPC、ワークステーション、サーバ、クラウドなど、任意のシステムで作業できる
• 認証情報、シークレット、ファイルシステムの変更のような特別な操作をオーバーヘッドなしに透過的に処理し、ユーザーやシステム間での再現性を実現する
• 生成AI、GPU対応ML、データサイエンスのための複雑なワークフローやアプリケーションのスケーラブルな作成と配布を可能にする

β版での機能強化

　AI Workbenchのβ版では、以下のような機能強化が行われている。また、UI（ユーザーインタフェース）がアップデートされ、コンテナランタイムとGitサーバのサポートも拡充されている。

• 「Windows 11」「Ubuntu 22.04」「macOS 11」以上でのセットアップとインストールが簡素化された
• 包括的なGit準拠のバージョン管理が簡素化され、コンテナ化された「JupyterLab」環境のサポートなどによって、コンテナ環境による開発が効率化された
• UIとCLIの両方で提供される機能が増えた（デスクトップアプリでコミット履歴とサマリー、改善されたコンテナの状態、アプリケーションステータス通知の表示が可能に）
• デフォルトのベースイメージが拡充され、プロジェクト作成のために、NGCカタログに既にある「Python Basic」と「PyTorch Basic」イメージに加えて、3つの新しいベースイメージ（CUDA 11.0、CUDA 12.0、CUDA 12.2）にアクセスできるようになった
• レファレンス用の3つの新しいサンプルプロジェクトが利用可能になった
  • Mistral：QLoRA PEFTを使用して、カスタムコード命令データセットでMistral 7B LLM（大規模言語モデル）を微調整できる
  • RAG：検索拡張生成（RAG）のために、ローカルでユーザーフレンドリーな開発者向けワークフローを用いて、データと対話できる
  • NeMotron-3：「NVIDIA NeMo」を使用して、カスタムQAデータセットでNemotron-3 8B LLMを微調整できる