Nutanix (NASDAQ: NTNX), un leader du cloud hybride et du multicloud , annonce le lancement de Nutanix GPT-in-a-Box, une solution pour les entreprises qui cherchent à développer l'innovation en matière d'intelligence artificielle (IA) et de Machine Learning tout en gardant le contrôle total de leurs données. La nouvelle offre est une plateforme full-stack IA définie par logiciel et propose des services pour aider les entreprises à dimensionner et configurer l'infrastructure matérielle et logicielle adaptée au déploiement d'un ensemble de LLM en utilisant les principaux frameworks open-source d'IA et de MLOps sur la plateforme Cloud Nutanix. Cela permet aux clients de se procurer facilement une infrastructure prête pour l'IA afin d'affiner et d'exécuter des transformateurs génératifs pré-entraînés (GPT), y compris des LLM.

La solution Nutanix GPT-in-a-Box fournit une infrastructure d'IA prête à l'emploi contrôlée par le client pour le datacenter central ou Edge et permet d'exécuter et d'affiner les modèles d'IA et de GPT tout en conservant le contrôle de leurs données. Nutanix propose une gamme complète d'offres de sécurité et de protection des données idéales pour celles d'IA.

"Aider les clients à relever les plus grands défis auxquels ils sont confrontés dans l'informatique est au cœur de ce que nous faisons, de la gestion de la complexité multicloud croissante, aux défis de la protection des données, et maintenant l'adoption de solutions d'IA générative tout en gardant le contrôle sur la confidentialité des données et la conformité", déclare Thomas Cornely, SVP, Product Management chez Nutanix. " Nutanix GPT-in-a-Box est une stack prête pour l'IA qui vise à résoudre les principaux défis liés à l'adoption de l'IA générative et à aider à démarrer l'innovation en matière d'IA."

Cette nouvelle solution comprend :

    - Nutanix Cloud Infrastructure, Nutanix Files and Objects Storage, et l'hyperviseur Nutanix AHV et la plateforme Kubernetes avec l'accélération GPU NVIDIA, qui peuvent être dimensionnés pour une grande ou une petite échelle.

    - Les services Nutanix pour aider les clients à dimensionner leur cluster et à déployer une stack d'opinion avec les principaux frameworks open source de deep learning et de MLOps, le serveur d'inférence, et un ensemble de LLM tels que Llama2, Falcon GPT et MosaicML.

    - Possibilité pour les data scientists et les administrateurs de Machine Learning de consommer immédiatement ces modèles avec leur choix d'applications, d'interface utilisateur de terminal améliorée ou de CLI standard.

    - La plateforme peut également être utilisée pour exécuter d'autres modèles GPT, ainsi que pour affiner ces modèles en utilisant des données internes, hébergées sur des fichiers Nutanix inclus ou des services Objects.

    - La solution Nutanix GPT-In-a-Box s'appuie sur l'évolutivité, la performance, la résilience et la facilité d'utilisation de la plateforme cloud Nutanix. L'expertise de Nutanix en matière d'infrastructure évolutive dans le cloud public, les datacenters et les cas d'utilisation Edge offre l'environnement idéal pour affiner et exécuter des applications d'IA tout en gardant le contrôle sur les données. Dans une enquête récente, 78% des clients de Nutanix ont indiqué qu'ils étaient susceptibles d'exécuter leurs charges de travail d'IA/ML sur la plateforme Cloud de Nutanix.

"Alors que les clients cherchent à concevoir et à déployer des solutions d'IA générative, ils se retrouvent à lutter pour équilibrer l'expertise approfondie requise pour installer, configurer et exécuter ces charges de travail avec des préoccupations concernant la sécurité de leurs données et la protection de la propriété intellectuelle de l'entreprise, et ce, tout en contrôlant les coûts "déclare Greg Macatee, analyste de recherche principal, Groupe des systèmes d'infrastructure, des plateformes et des technologies d'IDC. "Avec GPT-in-a-Box, Nutanix offre aux clients une solution clé en main et facile à utiliser pour leurs cas d'utilisation de l'IA, offrant aux entreprises qui luttent pour l'adoption de l'IA générative une voie plus facile pour le déploiement."

L'expertise et l'implication de Nutanix dans la communauté de l'IA open source fournissent aux clients une base solide sur laquelle ils peuvent construire leur stratégie d'IA. Les contributions clés incluent : la participation au comité consultatif MLCommons (standards AI) ; la co-fondation et le leadership technique dans la définition des ML Storage Benchmarks et Medicine Benchmarks ; le rôle de co-président des groupes de travail Kubeflow (MLOps) Training et AutoML à la Cloud Native Computing Foundation (CNCF). 

“Avec ce lancement, les clients communs peuvent profiter de Red Hat OpenShift AI ainsi que de la stack Nutanix AI-ready sur une base open source cohérente et évolutive tout en conservant le contrôle de leurs données." déclare Sarwar Raza, Vice President cloud Services de Red Hat

De nombreuses entreprises se demandent comment tirer parti rapidement, efficacement et en toute sécurité des applications d'IA générative et d'IA/ML, en particulier pour les cas d'utilisation qui posent des problèmes de souveraineté et de gouvernance des données. De nouveaux cas d'utilisation apparaissent chaque jour, les entreprises cherchant à tirer parti de l'IA générative pour améliorer le service à la clientèle, la productivité des développeurs, l'efficacité opérationnelle et bien plus encore. De la transcription automatique de documents internes à la recherche à grande vitesse de contenus multimédias, en passant par l'analyse automatisée, de nombreuses organisations voient l'opportunité que représente l'IA mais sont confrontées à des préoccupations croissantes concernant les fuites de propriété intellectuelle, la conformité et la protection de la vie privée. En outre, les organisations qui cherchent à construire une stack prête pour l'IA ont souvent du mal à savoir comment soutenir au mieux les administrateurs de Machine Learning et les data scientists, tandis que la perspective de coûts d'investissement importants dans l'IA fait que les entreprises sont bloquées dans leur stratégie d'IA et de ML.

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