Nutanix發布全新Nutanix GPT-in-a-Box解決方案，讓生成式AI更易應用

混合多雲運算領導者Nutanix宣布推出Nutanix GPT-in-a-Box解決方案，幫助客戶快速實現人工智慧和機器學習創新，同時保持對其資料的掌控。Nutanix GPT-in-a-Box是一個全端軟體定義的AI平台，可幫助組織調整和配置適當的軟、硬體基礎架構以部署大型語言模型（LLMs），並使用先進的開放原始碼AI與MLOps框架在Nutanix雲端平台上執行。同時，也讓客戶可以輕易地獲得適用於AI的基礎架構，以進行微調和執行生成式預先訓練轉換器（GPT），包括在邊緣環境或是資料中心使用的大型語言模型。

企業在公有雲環境中，時常面臨資料主權、治理和隱私等疑慮，許多企業正在摸索如何快速、有效率、安全地利用生成式AI和AI/ML應用程式，以改善客戶服務、開發人員生產力、營運效率，生成式AI的使用案例亦隨之日新月異。從內部文件的自動轉錄，到多媒體內容的高速搜尋和自動分析，許多企業看到了AI的機會，亦正在努力應對智慧財產權外洩、合規性和隱私方面日益增長的隱憂。組織在打造適用於AI的技術架構時，需要思索的則是如何更好地支援機器學習人員和資料科學家，然而龐大的AI投資成本亦讓企業在人工智慧和機器學習的策略上裹足不前。

IDC基礎架構系統、平台和技術小組資深研究分析師Greg Macatee表示：「客戶在設計和部署生成式AI解決方案時，除了需要具備安裝、配置和執行這些工作負載所需的深厚專業知識，也需要兼顧資料安全、智慧財產權與成本控管。透過GPT-in-a-Box，Nutanix 為客戶提供了一套易於使用的全方位解決方案，幫助企業更輕鬆地於其需求場景中部署與採用生成式AI。 」

Nutanix GPT-in-a-Box 解決方案提供客戶即用型的AI控制基礎架構，可適用於邊緣環境或資料中心，亦允許客戶在保有資料掌控度的同時，執行和微調AI和GPT模型。Nutanix提供了一整套安全和資料保護解決方案，非常適用於AI 資料的保護。

Nutanix產品管理資深副總裁Thomas Cornely表示：「從管理日益增加的多雲複雜性、面對資料保護的挑戰，到現今生成式AI解決方案的採用，我們的核心理念一直是幫助客戶應對IT領域面臨的痛點，同時保持對資料隱私和合規性的要求。Nutanix GPT-in-a-Box便是一個擁有前瞻性目標的AI技術解決方案，旨在解決生成式AI應用上的挑戰，更進一步促進AI創新。」

Nutanix GPT-in-a-Box全新解決方案包括：

• 領先業界的Nutanix雲端基礎架構平台，具備Nutanix檔案儲存和物件儲存解決方案、Nutanix AHV虛擬機管理程式和Kubernetes，以及NVIDIA GPU加速，並可依照規模大小進行調整。
• Nutanix服務可協助客戶調整叢集大小，並使用領先的開放原始碼深度學習和MLOps框架、推理伺服器以及大型語言模型（如Llama2、Falcon和MPT）部署。
• 資料科學家和機器學習人員能夠透過他們選擇的應用程式、增強的終端UI或CLI立即使用這些模型。
• 該平台還可用於執行其他GPT模型，並利用託管在Nutanix 檔案或物件儲存服務上的內部資料微調這些模型。

JM Finn資安長Jon Cosson表示：「利用人工智慧更有效地幫助我們的客戶是我們的首要任務。同時，作為一家受監管的金融服務組織，堅守對於資料的掌控也是必要的。Nutanix雲端平台提供部署AI工作負載所需的效能、靈活性和安全性。」

Nutanix GPT-In-a-Box解決方案建立在Nutanix雲端平台聞名的全端可擴展性、效能、彈性和易用性之上。Nutanix在跨公有雲、資料中心和邊緣環境中的高擴充性基礎架構方面擁有的專業能力，為微調和執行AI應用程式提供了理想的環境，同時保持對資料的控制。事實上，在最近的一項調查中，78%的Nutanix客戶表示他們很可能會在Nutanix雲端平台上執行AI/ML工作負載。

Nutanix的專業知識和對開放原始碼AI社群的參與，為客戶提供建立AI策略的扎實基礎。主要關鍵貢獻包括：參與MLCommons（人工智慧標準）顧問委員會、共同創立並領導定義ML儲存基準和醫學基準的技術發展、擔任雲端原生運算基金會 (CNCF) Kubeflow ( MLOps ) 培訓和AutoML工作小組的聯合主席。

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