Installation de Nemotron 70b sur un PC-AI sous Windows, et son plan de gouvernance :
Pour finir j’ai utilisé la solution nemotron-mini:latest car l’autres nemotron:latest me demande trop de ressources sur mon PC-AI.
Remarque : ce modèle est une démonstration de nos techniques visant à améliorer l'efficacité des instructions dans le domaine général. Il n'a pas été optimisé pour les performances dans des domaines spécialisés tels que les mathématiques.
Vous pouvez utiliser le modèle en utilisant la bibliothèque HuggingFace Transformers avec 2 ou plusieurs GPU de 80 Go (NVIDIA Ampere ou plus récent) avec au moins 150 Go d'espace disque libre pour permettre le téléchargement.
Ce code a été testé sur Transformers v4.44.0, torch v2.4.0 et 2 GPU A100 80 Go, mais toute configuration prenant en charge meta-llama/Llama-3.1-70B-Instructce modèle devrait également le prendre en charge. Si vous rencontrez des problèmes, vous pouvez envisager de faire pip install -U transformers.
nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF
https://huggingface.co/nvidia/Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct-HF
Comment utiliser ce modèle on-line ?
Le déployer sur Google Cloud : https://console.cloud.google.com/vertex-ai/model-garden/featured-partners/hugging-face
Vous pouvez déployer un modèle depuis Hugging Face sur un point de terminaison géré dans Vertex AI. Ce point de terminaison vous permet d'effectuer des prédictions en ligne ou par lots via la console Cloud ou l'API Vertex AI. Afficher tous les modèles sur Hugging Face
Ceci permet de tester la solution et ainsi préparer la gouvernance de l'installation de l'AI et les formations adéquates :
Si vous avez OLLAMA installé sur votre PC (avec de la mémoire et puissance) cliquez sur ce lien :
Cela devrait bien se passer.
Si vous avez des questions supplémentaires ou rencontrez des problèmes, n'hésitez pas à demander !
Pour installer Nemotron, suivez ces étapes générales basées sur la documentation de NVIDIA NeMo Framework :
Préparer l'environnement :
Assurez-vous d'avoir Docker installé sur votre système1.
Téléchargez et installez Docker si ce n'est pas déjà fait.
Une autre méthode pour installer Nemotron
Elle consiste à utiliser **GitHub** et les conteneurs Docker[43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054](https://github.com/NVIDIA/NeMo?citationMarker=43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054 "1"). Voici les étapes :
1. **Cloner le dépôt GitHub** :
- Ouvrez un terminal et exécutez la commande suivante pour cloner le dépôt NeMo de NVIDIA :
```bash
git clone https://github.com/NVIDIA/NeMo.git
```
2. **Accéder au répertoire cloné** :
- Naviguez vers le répertoire cloné :
```bash
cd NeMo
```
3. **Lancer le conteneur Docker** :
- Construisez l'image Docker à partir du fichier Dockerfile fourni dans le dépôt :
```bash
docker build -t nvidia_nemo .
```
- Lancez le conteneur avec les données nécessaires montées :
```bash
docker run -it --name nemo --mount type=bind,source=<chemin_vers_vos_données>,target=/workspace/data nvidia_nemo
```
Remplacez `<chemin_vers_vos_données>` par le chemin vers le dossier où vous souhaitez stocker les données.
4. **Configurer Nemotron** :
- Suivez les instructions spécifiques fournies dans le dépôt GitHub pour configurer Nemotron selon vos besoins.
Pour plus de détails, vous pouvez consulter la documentation officielle de Nemotron sur le site de NVIDIA ou le dépôt GitHub de NeMo[43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054](https://docs.nvidia.com/nemo-framework/user-guide/latest/llms/nemotron/index.html?citationMarker=43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054 "2")[43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054](https://github.com/NVIDIA/NeMo?citationMarker=43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054 "1").
Si vous avez des questions supplémentaires ou rencontrez des problèmes, n'hésitez pas à demander !
Aprés ces tests établir les procédures de déploiement, plans de formations des équipes et manuels utilisateurs de l'IA...
Pour déployer une IA de type Nemotron et d'établir toutes les procédures nécessaires pour sa mise en œuvre.
Nemotron 70b et son plan de gouvernance :
Voici un exemple de plan d'action pour aborder ce projet de manière structurée :
1. Tests préliminaires :
- Évaluation des performances du modèle Nemotron
- Tests d'intégration avec les systèmes existants
- Évaluation de la sécurité et de la confidentialité des données
2. Procédures de déploiement :
- Planification de l'infrastructure technique nécessaire
- Définition des étapes de déploiement progressif
- Établissement d'un calendrier de mise en œuvre
3. Plans de formation des équipes :
- Identification des groupes d'utilisateurs (techniques, opérationnels, décisionnels)
- Création de modules de formation adaptés à chaque groupe
- Planification des sessions de formation
4. Manuels utilisateurs :
- Rédaction d'un guide d'utilisation général
- Création de guides spécifiques pour différents cas d'usage
- Élaboration d'une FAQ et d'un système de support
5. Gouvernance du projet :
- Définition des rôles et responsabilités
- Établissement d'un comité de pilotage
- Création de processus de suivi et d'évaluation continue
6. Considérations éthiques et légales :
- Analyse des implications éthiques de l'utilisation de l'IA
- Vérification de la conformité avec les réglementations en vigueur (RGPD, etc.)
7. Gestion du changement :
- Élaboration d'un plan de communication interne
- Mise en place d'un système de retour d'expérience des utilisateurs
8. Maintenance et évolution :
- Planification des mises à jour et des améliorations
- Définition des indicateurs de performance à suivre
Par exemple la partrie 1 :
Je vais détailler la phase des tests préliminaires pour le déploiement de votre IA Nemotron.
1. Évaluation des performances du modèle Nemotron :
# Tests de performance du modèle Nemotron
## Précision et qualité des résultats
- Évaluer la précision sur un ensemble de données de test représentatif
- Mesurer la pertinence des réponses générées
- Tester la cohérence des résultats sur plusieurs exécutions
## Vitesse de traitement
- Mesurer le temps de réponse moyen pour différentes tailles d'entrée
- Évaluer les performances en cas de charge élevée (tests de stress)
## Efficacité de l'utilisation des ressources
- Surveiller l'utilisation du CPU et de la mémoire
- Évaluer les besoins en stockage pour différents volumes de données
## Capacité de généralisation
- Tester le modèle sur des données hors distribution
- Évaluer la performance sur des tâches connexes non vues pendant l'entraînement
## Robustesse
- Tester la résistance aux entrées adverses ou mal formées
- Évaluer la stabilité face à de légères variations dans les entrées
## Biais et équité
- Analyser les résultats pour détecter d'éventuels biais (genre, origine, etc.)
- Vérifier l'équité des performances sur différents sous-groupes démographiques
## Comparaison avec les benchmarks
- Comparer les performances avec les modèles de référence du domaine
- Évaluer par rapport aux métriques standard de l'industrie
2. Tests d'intégration avec les systèmes existants :
- Compatibilité : Vérifier la compatibilité de Nemotron avec les systèmes d'exploitation, bases de données et applications existantes.
- API et interfaces : Tester l'intégration via les API fournies, en s'assurant que les échanges de données se font correctement.
- Flux de travail : Simuler des scénarios d'utilisation réels pour vérifier l'intégration dans les processus de travail actuels.
- Performance globale : Mesurer l'impact de l'intégration de Nemotron sur les performances des systèmes existants.
- Gestion des erreurs : Tester la robustesse de l'intégration face à différents types d'erreurs ou de pannes.
3. Évaluation de la sécurité et de la confidentialité des données :
- Audit de sécurité : Réaliser un audit complet des mécanismes de sécurité de Nemotron.
- Tests de pénétration : Effectuer des tests d'intrusion pour identifier les vulnérabilités potentielles.
- Chiffrement : Vérifier que les données sensibles sont correctement chiffrées, tant au repos qu'en transit.
- Contrôle d'accès : Tester les mécanismes d'authentification et d'autorisation.
- Conformité RGPD : S'assurer que le traitement des données personnelles est conforme aux exigences du RGPD.
- Journalisation : Vérifier que toutes les actions importantes sont correctement enregistrées pour des audits futurs.
- Gestion des fuites de données : Tester les procédures de détection et de réponse aux fuites de données potentielles.
Ces tests préliminaires sont cruciaux pour garantir que le déploiement de Nemotron se fera de manière sûre et efficace.
Ils permettront d'identifier et de résoudre les problèmes potentiels avant le déploiement à grande échelle.
https://lecercle.guild4ai.ai/feed
Pierre Erol GIRAUDY
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