NVIDIA 宣布與 Meta 合作，透過 NVIDIA AI Foundry 服務和 NVIDIA NIM 微服務，協助企業運用 Llama 3.1 大型自然語言模型打造客製化人工智慧應用。
針對Meta稍早公布可對應4050億組參數規模的大型自然語言模型Llama 3.1，NVIDIA在稍早對外說明Llama 3.1以超過16000組NVIDIA H100加速器、超過15兆個詞元 (token)資料集訓練而成，並且透過NVIDIA AI Foundry服務與NVIDIA NIM微服務讓企業打造各類客製化人工智慧應用功能。
NVIDIA表示，其NVIDIA AI Foundry服務是以NVIDIA DGX Cloud AI平台建構而成，並且能依照人工智慧運作規模等需求擴展。另一方面，則是藉由NVIDIA NIM微服務快速佈署人工智慧模型應用，藉此快速建構各類以人工智慧驅動的網路服務。
▲NVIDIA AI Foundry服務是以NVIDIA DGX Cloud AI平台建構而成，並且能依照人工智慧運作規模等需求擴展 
▲藉由NVIDIA AI Foundry服務與NVIDIA NIM微服務打造客製化人工智慧服務的流程 ▲NVIDIA NIM微服務將能對應各類應用服務設計
而透過此次Meta推出的大型自然語言模型Llama 3.1，結合NVIDIA旗下軟體、運算技術，即可針對特定應用需求建構客製化的「超級模型」，例如藉由NVIDIA Nemotron Reward模型所產生合成資料，用於訓練不同客製化的「超級模型」。
▲Meta稍早宣布推出的Llama 3.1模型，可對應4050億組、700億組或80億組參數規模，同時也能結合NVIDIA NIM微服務運作使用
企業目前可透過NVIDIA官網下載適用於Llama 3.1的NVIDIA NIM微服務，藉此建構包含人工智慧數位助理、數位分身等應用功能，而全球專業服務公司Accenture目前已經率先採用NVIDIA AI Foundry服務，透過其Accenture AI Refinery框架建立客製化的Llama 3.1應用模型，藉此加快人工智慧技術應用發展。
▲對應更快的人工智慧運作效率
至於需要額外訓練資料，藉此創建特定領域模型應用的企業，則可同時使用Llama 3.1 4050億組參數版本，搭配NVIDIA Nemotron-4 3400億組參數版本所生成合成資料，進而在建立客製化「超級模型」時提高其運作精準度，而擁有自身訓練資料的企業，則可透過NVIDIA NeMo服務打造客製化的Llama 3.1模型。
另外，NVIDIA與Meta也合作提供Llama 3.1的精簡方案，讓開發人員能藉此構建更小規模的客製化Llama 3.1模型，讓企業能在工作站或筆電端佈署小規模自動生成式人工智慧技術。
▲可對應多元人工智慧應用場景
目前包含醫療保健、金融服務、零售、運輸和電信領域公司已經開始使用NVIDIA NIM微服務，而首波採用Llama 3.1與新版NVIDIA NIM微服務的企業包括沙烏地阿拉伯國家石油公司、AT&T、Uber，以及其他業者，藉此對應更快執行反應速率
