NVIDIA NIM와 AI 에이전트: 무료 제공과 AI 혁신

1. 요약

• 이번 리포트는 NVIDIA NIM의 무료 제공 정책과 이를 통해 AI 에이전트를 구축하는 방법, 그리고 RAG (Retrieval Augmented Generation) 파이프라인 강화 방안을 다룹니다. NVIDIA NIM은 사전 학습된 AI 파운데이션 모델을 손쉽게 통합할 수 있는 기능을 제공하며, NVIDIA 개발자 프로그램 회원들은 이를 통해 다양한 AI 애플리케이션을 효율적이고 안전하게 개발할 수 있습니다. 특히, NIM 마이크로서비스의 무료 제공, LLM(거대 언어 모델) 기반 엔드포인트의 배포, 그리고 Meta Llama 3.1과 Mistral AI 모델을 활용한 다양한 기능을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 최적화된 추론 엔진을 활용하여 다양한 환경에서 AI 솔루션을 빠르게 구현할 수 있습니다.

2. NVIDIA NIM 소개와 주요 기능

• 2-1. NVIDIA NIM 개요

• NVIDIA NIM은 이제 NVIDIA 개발자 프로그램 회원에게 무료로 제공되고 있으며, 이를 통해 사전 학습된 AI 파운데이션 모델을 제품 및 경험에 통합할 수 있는 기능을 제공합니다. 간단한 API를 사용하여 개발자들은 LLM 엔드포인트 및 애플리케이션 개발 프레임워크의 사용을 크게 증가시킬 수 있습니다. 이를 통해 개발자와 엔지니어링 팀은 널리 사용되는 개발 툴과 프레임워크를 활용하여 AI 모델 엔드포인트를 빠르게 배포하고 안전하게 개발할 수 있습니다.

• 2-2. 사전 학습된 AI 파운데이션 모델을 통한 통합

• NVIDIA NIM은 클라우드, 데이터센터, 워크스테이션에서 사용될 수 있으며, 사전 학습되고 사용자 정의된 AI 모델을 위한 GPU 가속 마이크로서비스를 자체 호스팅하는 컨테이너를 제공합니다. 개발자 프로그램 회원은 최신 다운로드 가능한 NIM 마이크로서비스에 무료로 액세스할 수 있으며, 이를 통해 Meta의 Llama 3.1 8B, Mistral AI의 소형 Mistral 7B Instruct 등을 포함한 다양한 모델을 사용할 수 있습니다. NIM 마이크로서비스는 단일 명령으로 배포 가능하며, 업계 표준 API를 자동으로 노출하여 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

• 2-3. 개발자와 엔지니어링 팀을 위한 주요 기능

• 개발자 프로그램 회원은 최대 2개의 노드 또는 16개의 GPU에서 NIM 마이크로서비스를 사용할 수 있습니다. 이 마이크로서비스는 최적의 추론 엔진을 자동으로 선택하여 짧은 응답 지연 시간과 높은 처리량을 제공합니다. 또한, NIM은 표준 통합 가시성 데이터 피드와 Kubernetes 자동 확장을 위한 기본 지원을 제공하여 개발자들이 효율적이고 안전하게 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 돕습니다.

3. NVIDIA NIM의 무료 제공 정책

• 3-1. 무료 제공 배경

• NVIDIA는 개발자들의 AI 모델 및 애플리케이션 개발을 지원하기 위해 NVIDIA NIM(네이티브 인프라스트럭처 모델)을 개발자 프로그램 회원에게 무료로 제공하기로 결정하였습니다. 이 정책은 5백만 명 이상의 NVIDIA 개발자 프로그램 회원들이 개발, 테스트 및 연구를 위해 NIM 마이크로서비스에 쉽게 액세스할 수 있도록 하는 데 초점을 맞춥니다. 이를 통해 개발자들은 사전 학습된 AI 파운데이션 모델을 자신의 제품 및 경험에 통합할 수 있게 되었습니다.

• 3-2. 개발자 프로그램 회원 혜택

• NVIDIA 개발자 프로그램 회원은 NIM을 통해 다양한 개발 툴과 프레임워크를 활용하여 AI 모델 엔드포인트를 빠르게 배포하고, 가속화된 생성형 AI 애플리케이션을 안전하게 개발할 수 있는 기회를 제공합니다. 회원들은 포괄적인 리소스, 교육, 도구 및 전문가 커뮤니티에 접근할 수 있습니다. 또한, NIM 마이크로서비스는 클라우드, 데이터센터 및 워크스테이션에서 사용될 수 있도록 설계되어 있으며, 단일 명령으로 쉽게 배포가 가능합니다.

• 3-3. NVIDIA API 카탈로그 무료 크레딧

• 개발자 프로그램 회원은 NVIDIA API 카탈로그에 무료 크레딧으로 가입하여 NVIDIA가 호스팅하는 NIM 엔드포인트에 액세스할 수 있습니다. 이로 인해 최신 다운로드 가능한 NIM 마이크로서비스에 무료로 접근 가능하며, Meta의 Llama 3.1 8B, Mistral AI의 소형 Mistral 7B Instruct 등을 포함한 다양한 모델을 이용할 수 있게 됩니다. 개발자 프로그램 회원은 최대 2개의 노드 또는 16개의 GPU 환경에서 NIM 마이크로서비스를 활용할 수 있습니다.

4. NVIDIA NIM과 LLM(거대 언어 모델)의 사용

• 4-1. LLM 기반 NIM 마이크로서비스

• NVIDIA NIM은 개발자 프로그램 회원들에게 무료로 제공되며, 이를 통해 개발자는 LLM 엔드포인트 및 애플리케이션 개발 프레임워크를 신속하게 사용할 수 있습니다. 개발자들은 NVIDIA NIM을 활용하여 널리 사용되는 개발 툴과 프레임워크로 AI 모델 엔드포인트를 배포하고, 안전하게 가속화된 생성형 AI 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. LLM 기반 NIM 마이크로서비스는 OpenAI API 사양을 따른 예시가 있으며, 이를 통해 사전 학습된 AI 파운데이션 모델을 제품과 경험에 통합할 수 있습니다.

• 4-2. NVIDIA TensorRT-LLM 최적화된 추론 엔진

• NVIDIA TensorRT 및 TensorRT-LLM으로 구축된 추론 엔진은 짧은 응답 지연 시간과 높은 처리량을 제공합니다. NIM 마이크로서비스는 런타임에서 파운데이션 모델, GPU, 시스템의 각 조합에 따라 최적의 추론 엔진을 선택합니다. 이러한 최적화는 개발자들이 효율적으로 AI 솔루션을 구축하는 데 큰 도움이 됩니다.

• 4-3. 다국어 LLM 배포

• NVIDIA NIM은 다국어 LLM 배포를 지원하여, 오늘날의 글로벌화된 비즈니스 환경에서 엔터프라이즈가 다양한 언어를 처리할 수 있도록 합니다. 이를 통해 기업들은 다국어 모델을 효과적으로 활용하여 더욱 폭넓은 고객층을 타겟 할 수 있습니다.

5. Retrieval Augmented Generation (RAG)와 NVIDIA NIM

• 5-1. RAG 개념 소개

• RAG(검색 증강 생성)는 다양한 데이터 조사 및 생성을 포함하는 AI 기반 애플리케이션입니다. RAG 애플리케이션은 텍스트뿐 아니라 표, 그래프, 차트, 다이어그램 등 다양한 데이터 유형과 작업을 수행할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

• 5-2. NVIDIA NIM을 통해 RAG 파이프라인 강화

• NVIDIA NIM은 이제 개발자 프로그램 회원에게 무료로 제공되고 있습니다. 이 마이크로서비스는 Llama 3.1과 같은 모델에 대한 도구 호출 기능을 지원하며, 간단한 API를 통해 사전 학습된 AI 파운데이션 모델을 제품 및 경험에 통합할 수 있는 기능을 제공합니다. 이를 통해 개발자들은 효율적이고 안전하게 AI 엔드포인트 및 애플리케이션을 개발할 수 있습니다.

• 5-3. 리랭킹을 통한 검색 결과 최적화

• 리랭킹은 빠르게 진화하는 AI 기반 애플리케이션 환경에서 기업 검색 결과의 정확도와 관련성을 향상시키는 핵심 기술로 부각되고 있습니다. NVIDIA NIM을 통해 리랭킹 기능이 강화되어, RAG 파이프라인의 성능 향상에 기여하고 있습니다.

6. NVIDIA NIM과 다른 모델 및 기술 통합

• 6-1. Meta Llama 3.1 모델 지원

• Meta의 Llama 3.1은 오늘날 오픈 소스 커뮤니티에서 가장 인기 있는 파운데이션 모델로, 다양한 사용 사례를 지원합니다. NVIDIA 플랫폼 전반에서 Llama 3.1을 강화하는 기능이 제공되며, 이를 통해 개발자들은 Llama 3.1 모델을 활용하여 더욱 효과적인 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

• 6-2. Mistral 및 Mixtral 모델 통합

• NVIDIA NIM은 Mistral 및 Mixtral 모델에 대한 지원을 제공합니다. 이를 통해 AI 프로젝트에서 이러한 모델을 활용하고, 복잡한 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있도록 돕습니다. 이러한 통합은 다양한 기업들이 AI 애플리케이션에 거대 언어 모델(LLM)을 효과적으로 채택하는 데 기여하고 있습니다.

• 6-3. NVIDIA NeMo 및 Megatron-Core 기능

• NVIDIA NeMo는 하이브리드 상태 공간 모델을 지원하여 LLM 혁신을 가속화합니다. 특히, Megatron-Core 기능은 생성형 AI 모델을 더 효율적으로 훈련할 수 있게 돕습니다. 이와 같은 기술적 지원을 통해 개발자는 AI 모델의 성능을 극대화하고 다양한 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

7. 결론

• 이번 리포트를 통해 NVIDIA NIM의 무료 제공이 개발자들에게 주는 혜택과 그 중요성을 확인할 수 있었습니다. NVIDIA NIM의 강력한 기능과 다양한 리소스를 활용하면 개발자들은 LLM 기반 애플리케이션을 효율적으로 개발하고 배포할 수 있습니다. 특히 RAG 파이프라인 강화와 Meta Llama 3.1 및 Mistral AI 모델과의 통합이 중요한 역할을 합니다. NVIDIA NIM은 클라우드와 데이터센터뿐만 아니라 워크스테이션에서도 사용 가능하여, 다양한 AI 애플리케이션을 안전하게 구축하는 데 큰 도움이 됩니다. 앞으로 이 기술이 AI 발전에 중요한 기여를 할 것으로 예상되며, AI 솔루션의 개발 및 배포 과정을 혁신적으로 변화시킬 가능성이 있습니다. 다만, 이 기술이 실제로 AI 애플리케이션의 모든 요구를 충족시킬 수 있는지 지속적인 검증이 필요하며, 추가적인 연구와 개발로 이를 보완할 필요가 있습니다.

8. 용어집

• 8-1. NVIDIA NIM [기술]

• NVIDIA NIM은 사전 학습된 AI 파운데이션 모델을 제품 및 경험에 통합할 수 있는 기능을 제공하는 마이크로서비스입니다. 개발자와 엔지니어링 팀은 이를 통해 여러 AI 애플리케이션을 빠르게 배포 및 개발할 수 있습니다.

• 8-2. RAG (Retrieval Augmented Generation) [기술]

• RAG는 텍스트와 함께 다양한 데이터 유형을 활용하여 검색 결과를 최적화하고, 이를 기반으로 한 생성형 AI 모델을 제공합니다. NVIDIA NIM과 결합하여 AI 에이전트를 구축할 때 중요한 기술로 작용합니다.

• 8-3. Meta Llama 3.1 [모델]

• Meta가 제공하는 Llama 3.1은 오픈 소스 커뮤니티에서 인기 있는 대규모 언어 모델이며, 다양한 사용 사례에 적용될 수 있습니다. NVIDIA NIM과 통합하여 더욱 효율적인 AI 솔루션을 구현할 수 있습니다.

9. 출처 문서

• NVIDIA NIM, 이제 개발자 프로그램 회원에게 무료로 제공됩니다.https://developer.nvidia.com/ko-kr/blog/access-to-nvidia-nim-now-available-free-to-developer-program-members/
• Retrieval Augmented Generation (RAG)https://developer.nvidia.com/ko-kr/blog/tag/retrieval-augmented-generation-rag/
• Generative AI - NVIDIA Technical Bloghttps://developer.nvidia.com/ko-kr/blog/category/generative-ai/