NVIDIA تطلق NeMo microservices لبناء زملاء ذكاء اصطناعي
في تدوينة نُشرت بتاريخ 23 أبريل 2025، أعلنت NVIDIA عن توفر حزمة NeMo microservices بشكلٍ عام، وهي مجموعة من الخدمات المصغرة التي تتيح للمؤسسات بناء وكلاء ذكاء اصطناعي (AI agents) كزملاء رقميين بسرعة وكفاءة.
مع الاعتماد على “عجلات بيانات” (data flywheels) لتحسين الأداء بشكل مستمر، مما أسفر عن زيادات ملموسة في إنتاجية الموظفين ودعم تكامل واسع مع نماذج مفتوحة وشركاء رئيسيين.
بناء صنارات بيانات قوية لـ AI التعاوني
تقوم فكرة عجلات البيانات على جمع نوعين أساسيين من المعلومات باستمرار:
- بيانات الاستدلال (Inference Data): يتم توليدها أثناء تشغيل الوكيل لفهم أنماط جديدة والتكيف معها.
- البيانات التشغيلية والتجارية (Business Data): تُغذي النموذج بمعلومات محدثة عن العمليات والمنتجات.
- ملاحظات المستخدم (User Feedback): تعكس رضا المستخدمين وتوجهات تفاعلهم مع الوكيل.
تتكامل هذه الأنواع الثلاثة ضمن منصة NeMo لتولّد دورة مستمرة من التحسين، إذ تتحول الاستخدامات إلى رؤى ثم إجراءات، مما يحافظ على دقة الوكلاء وملاءمتهم وموثوقيتهم في العمل.
مكونات NeMo microservices
توفر NVIDIA خمسة مكونات رئيسية كنقاط انطلاق لبناء الوكلاء وتحسينهم:
- NeMo Customizer: يسرّع عملية ضبط النماذج الكبيرة (fine-tuning) ويزيد من إنتاجية التدريب بنسبة تصل إلى 1.8× .
- NeMo Evaluator: يمكّن المطورين من تقييم النماذج على معايير مخصّصة بخمس نداءات برمجية فقط.
- NeMo Guardrails: يعزّز إجراءات الأمان والامتثال بمضاعفة حماية المحتوى مع تأخير إضافي لا يتجاوز نصف ثانية.
- NeMo Retriever: يستخرج العناصر الضرورية من مصادر البيانات لدعم سياق الوكيل بشكل فوري.
- NeMo Curator: يبني خطوط أنابيب لتنقية وتنظيم مجموعات البيانات قبل استخدامها في التدريب أو الضبط الدقيق.
حالات استخدام صناعية
AT&T وAmdocs
- عملت AT&T مع Arize وQuantiphi لتطوير وكلاء قادرين على معالجة حوالي 10,000 مستند تتجدد أسبوعيًا، مما رفع دقة الوكيل بنسبة تصل إلى 40% في مهام خدمة العملاء ومنع الاحتيال.
BlackRock وCisco وNasdaq
- تستخدم BlackRock NeMo microservices في منصة Aladdin لدمج عمليات إدارة الاستثمار بلغة بيانات موحدة.
- طوّرت Cisco’s Outshift مع Galileo مساعدًا برمجيًّا يقلّل الأخطاء بنسبة 40% ويعجّل الاستجابة حتى 10× .
- حسّنت Nasdaq منصة Gen AI باستخدام NeMo Retriever فارتفعت دقة البحث وسرعة الاستجابة بنسبة تصل إلى 30% مع تحقيق وفورات في التكلفة.
دعم النظام البيئي والتوافق
تدعم NeMo microservices مجموعة واسعة من النماذج المفتوحة مثل Llama، Microsoft Phi، Google Gemma، وMistral، وتتكامل مع أطر عمل مثل LangChain وLlamaIndex وCrewAI لمنح المطورين حرية استخدام الأدوات المألوفة.
كما تتوفر الخدمات من خلال NGC Catalog ومنصة NVIDIA AI Enterprise للعمل على البُنى التحتية المسرّعة سواء في السحابة أو على الخوادم المحلية، مع ضمان الأمان والاستقرار على مستوى الشّركات .
الأهداف المستقبلية
تخطط NVIDIA لتوسيع قدرة NeMo microservices لتدعم إنشاء أنظمة متعددة الوكلاء (multi-agent systems) يستطيع كل منها التركيز على مهام متخصصة ضمن عمليات مؤسسية معقدة، ما يفتح الباب أمام سوق يُقدّر بقيمة تريليونات الدولارات في تطبيقات مثل الصيانة التنبؤية والمراجعة التلقائية للمستندات والكشف عن الاحتيال.
وفي المرحلة التالية، ستواصل الشركة تحسين زمن الاستجابة وتوسيع التكامل مع منصات ويب 3.0 والخدمات المهنية، مع التركيز على أتمتة أكبر قدر من عمليات دورة حياة النموذج بداخليًا وخارجيًا.
بإطلاق NeMo microservices، تعزّز NVIDIA موقعها كرائد في مجال AI-driven productivity، معتمدة على بنية قائمة على عجلات بيانات تتعلم وتتطور باستمرار، مما يمكّن المؤسسات من بناء وكلاء ذكاء اصطناعي يقدمون قيمة فعلية كزملاء رقميين يعملون جنبًا إلى جنب مع الموظفين لتحقيق إنتاجية غير مسبوقة.
