Resumen: Denodo integra los microservicios de inferencia NIM de NVIDIA para acelerar y optimizar las capacidades de IA de las empresas

La integración mejora la plataforma Denodo, proporcionando a los clientes empresariales capacidades de IA más rápidas, seguras y totalmente ampliables

PALO ALTO, California–(BUSINESS WIRE)–Denodo, empresa líder en gestión de datos, ha anunciado la integración de los microservicios de inferencia NIM de NVIDIA en la plataforma Denodo, como parte de su estrategia para mejorar su capacidad de inteligencia artificial (IA) en rápido crecimiento.


Las funciones de gestión de datos lógicos de la plataforma Denodo, combinadas con NIM de NVIDIA, permiten a las empresas:

  • Conservar y transformar rápidamente los datos en canales preparados para IA con los que alimentar modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés)
  • Mejorar la precisión de los modelos y combatir las posibles confusiones accediendo a datos empresariales de confianza a través de canales de generación aumentada de recuperación (RAG, por sus siglas en inglés).

El comunicado en el idioma original es la versión oficial y autorizada del mismo. Esta traducción es solamente un medio de ayuda y deberá ser comparada con el texto en idioma original, que es la única versión del texto que tendrá validez legal.

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Medios de comunicación
pr@denodo.com

Resumen: Denodo integra los microservicios de inferencia NIM de NVIDIA para acelerar y optimizar las capacidades de IA de las empresas

La integración mejora la plataforma Denodo, proporcionando a los clientes empresariales capacidades de IA más rápidas, seguras y totalmente ampliablesPALO ALTO, California–(BUSINESS WIRE)–Denodo, empresa líder en gestión de datos, ha anunciado la integración de los microservicios de inferencia NIM de NVIDIA en la plataforma Denodo, como parte de su estrategia para mejorar su capacidad de inteligencia artificial (IA) en rápido crecimiento.
Las funciones de gestión de datos lógicos de la plataforma Denodo, combinadas con NIM de NVIDIA, permiten a las empresas:

Conservar y transformar rápidamente los datos en canales preparados para IA con los que alimentar modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés)

Mejorar la precisión de los modelos y combatir las posibles confusiones accediendo a datos empresariales de confianza a través de canales de generación aumentada de recuperación (RAG, por sus siglas en inglés).

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