Mục tiêu của vấn đề

Trí tuệ nhân tạo Đa phương thức (Multimodal AI) đang trở thành xu hướng dẫn đầu trong nghiên cứu và phát triển sản phẩm, với khả năng xử lý đồng thời nhiều loại dữ liệu—văn bản, hình ảnh, video, âm thanh. Tuy nhiên, việc xây dựng và triển khai các mô hình nền tảng, mô hình thị giác-ngôn ngữ và hệ thống suy luận đa phương thức đòi hỏi quy trình phức tạp từ chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình đến tối ưu hóa triển khai.

Giải pháp của NVIDIA giúp rút ngắn thời gian phát triển từ tháng xuống tuần, đồng thời đạt được độ chính xác cao hơn và chi phí tối ưu hơn. Chu kỳ nghiên cứu và phát triển giảm từ 3 tháng xuống dưới 1 tuần, tốc độ thử nghiệm mô hình tăng gấp 5–10 lần nhờ NVIDIA NeMo và DGX Spark.

Giới thiệu giải pháp

NVIDIA cung cấp ba nền tảng chính sẵn sàng sử dụng ngay:

  • Mô hình đa phương thức đã huấn luyện sẵn - Có sẵn trên NGC Catalog và HuggingFace, bao gồm Cosmos-Reason1-7B (7 tỷ tham số) với khả năng suy luận về không gian, thời gian, vật lý; Bộ công cụ TAO với hơn 100 mô hình thị giác cho phát hiện đối tượng, phân đoạn, phân loại; và NV-CLIP được huấn luyện trên 700 triệu hình ảnh.
  • Dịch vụ vi mô NIM - Triển khai sản xuất trong 5 phút, cải thiện thông lượng gấp 2 lần. Bao gồm Cosmos-Reason1 NIM với API REST/gRPC và NeMo Microservices cho tinh chỉnh mô hình tự động cùng lớp bảo mật.
  • Hạ tầng và công cụ - TAO Deploy Container cho chuyển đổi TensorRT, xuất ONNX; NVIDIA AI Enterprise cho hỗ trợ doanh nghiệp và triển khai đa nền tảng (AWS, GCP, Azure, tại chỗ).

Lợi ích vượt trội

Tốc độ triển khai nhanh nhờ sử dụng bản thiết kế và mô hình đã xây dựng sẵn. Hiệu năng cao với thông lượng tăng 15 lần, độ trễ dưới 200ms mỗi lần suy luận. Chi phí tối ưu nhờ giảm chi phí tính toán qua tối ưu hóa mô hình (FP8/INT8). Linh hoạt mở rộng quy mô từ tạo mẫu đến sản xuất trên cụm đa GPU. Hệ sinh thái mở hỗ trợ triển khai đa nền tảng.

Các thành phần giải pháp

  • Cosmos-Reason1-7B - Mô hình suy luận thị giác-ngôn ngữ có sẵn trên HuggingFace và NGC, thực hiện suy luận về không gian, thời gian, vật lý trong video/hình ảnh. Đầu ra bao gồm văn bản suy luận với các bước logic, câu trả lời có dấu thời gian, gợi ý phân loại dữ liệu. Ứng dụng cho phân tích video, kiểm tra chất lượng sản xuất, lập kế hoạch robot.
  • Bộ công cụ TAO - Nền tảng tùy chỉnh mô hình thị giác, cho phép tinh chỉnh hơn 100 mô hình đã huấn luyện sẵn, tối ưu hóa nhanh gấp 4 lần, xuất ONNX/TensorRT. Đầu ra: hộp giới hạn với độ tin cậy, mặt nạ phân đoạn, xác suất phân loại, văn bản OCR, tọa độ điểm khớp, nhãn hành động.
  • NV-CLIP - Mô hình nhúng đa phương thức, chuyển đổi hình ảnh thành nhúng văn bản. Đầu ra là vector nhúng và điểm tương đồng giữa văn bản-hình ảnh. Ứng dụng cho tìm kiếm đa phương thức, phân loại không cần mẫu.
  • NeMo microservices - Hạ tầng tinh chỉnh và triển khai mô hình, bao gồm NeMo Customizer cho tinh chỉnh tự động, NeMo Evaluator cho đánh giá, NeMo Guardrails cho an toàn. Đầu ra là mô hình tùy chỉnh, báo cáo đánh giá, phản hồi an toàn.
  • NIM microservices - Hạ tầng triển khai sản xuất với hơn 100 container NIM, triển khai một lệnh với tự động mở rộng quy mô, API REST/gRPC. Kết quả là điểm cuối API sẵn sàng sản xuất, độ trễ dưới 200ms, hỗ trợ hơn 1000 yêu cầu đồng thời.
  • Dịch vụ dữ liệu TAO - Gán nhãn dữ liệu tự động sử dụng lời nhắc văn bản, tăng cường tập dữ liệu. Giảm 90% thời gian gán nhãn cho dữ liệu huấn luyện.
  • TensorRT và Triton Server - Tối ưu hóa và phục vụ mô hình. TensorRT cung cấp lượng tử hóa FP8/INT8/FP4, suy luận nhanh hơn 4-6 lần, giảm 60% bộ nhớ. Triton phục vụ đa mô hình, mở rộng quy mô đa GPU.

Luồng triển khai

  • Bước 1: Chuẩn bị dữ liệu -
    • Thu thập và xử lý dữ liệu văn bản, hình ảnh (tối thiểu 224x224), video (24-30fps, 720p-4K), âm thanh (16-48kHz). Sử dụng NeMo Curator cho xử lý dữ liệu tốc độ cao, Cosmos Tokenizer cho mã hóa chất lượng cao, Dịch vụ dữ liệu TAO cho gán nhãn tự động.
  • Bước 2: Tinh chỉnh mô hình -
    • Chọn mô hình phù hợp (Cosmos-Reason1-7B, TAO Vision Models, NV-CLIP). Áp dụng phương pháp tinh chỉnh: tinh chỉnh đầy đủ, tinh chỉnh lớp bộ chuyển đổi, LoRA, P-Tuning. Sử dụng NeMo Framework với Lightning cho tự động mở rộng quy mô, Megatron Core cho song song, Transformer Engine cho huấn luyện FP8.
  • Bước 3: Tối ưu hóa mô hình -
    • Áp dụng tối ưu hóa TensorRT với lượng tử hóa FP16/INT8/FP4, cắt tỉa mô hình, đóng gói NIM. Xuất sang ONNX, TensorRT engines, định dạng Triton. Đạt thông lượng token nhanh hơn 2-5 lần, cải thiện băng thông gấp 4 lần, thông lượng trích xuất tăng 15 lần.
  • Bước 4: Triển khai -
    • Sử dụng Triton Inference Server để phục vụ mô hình, dịch vụ vi mô NIM cho triển khai nhanh, NVIDIA AI Enterprise cho hỗ trợ doanh nghiệp. Triển khai trên đám mây (AWS, GCP, Azure), tại chỗ (DGX, HGX), hoặc biên (Jetson). Cung cấp bảng điều khiển với giám sát thời gian thực, API REST/gRPC, kiểm tra A/B.
  • Bước 5: Giám sát và cập nhật -
    • Theo dõi độ trễ (P50, P95, P99), thông lượng, độ chính xác. Sử dụng Datadog, New Relic cho chỉ số hệ thống, Weights and Biases cho đánh giá mô hình. Thực hiện kiểm tra hồi quy tự động, học liên tục, tinh chỉnh với dữ liệu mới, triển khai lại không gián đoạn.
  • Bước 6: Tối ưu hóa phần cứng -
    • Áp dụng TensorRT FP16/INT8/FP4, GPU đa phiên bản (MIG), NVLink/NVSwitch với băng thông 600GB/s. Đạt độ trễ dưới 200ms, thông lượng hơn 1000 yêu cầu/giây, sử dụng GPU 70-90%, hiệu quả bộ nhớ tăng 60%.

Bắt đầu dự án mô hình đa phương thức của bạn với siêu máy tính AI cá nhân

DGX Spark là một “siêu máy tính AI trên bàn làm việc” tích hợp siêu chip GB10 (Grace Blackwell) — cung cấp bộ nhớ hợp nhất 128 GB và hiệu năng lên đến ~1 petaFLOP và với 1000 điểm AI TOPS ở độ chính xác FP4, cho phép phát triển, kiểm thử và chạy inference các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với kích thước tới ~200 tỷ tham số và khả năng liên kết 2 con DGX Spark lại lên đến 405 tỷ tham số trực tiếp tại bàn làm việc của bạn. Thiết bị được NVIDIA tải sẵn các bộ phần mềm NVIDIA AI stack (NeMo, Triton, TensorRT, v.v.), giúp rút ngắn chu kỳ prototype → fine-tune → serve, tối ưu cho việc phát triển AI của mọi người nhất có thể. Hiệu năng vượt trội với NVIDIA DGX Spark giúp cho nghiên cứu và phát triển mô hình AI đa phương thức của bạn. 

    • Huấn luyện và suy luận nhanh hơn gấp nhiều lần so với hạ tầng thông thường.
    • Triển khai trực tiếp các blueprint như Video Search & Summarization, Conversational AI, hoặc Multimodal Reasoning cực kỳ nhanh.
    • Linh hoạt mở rộng quy mô từ PoC đến production mà không cần thay đổi kiến trúc.
Đồng hành cùng đội ngũ chuyên gia từ NTC AI
  • Nếu doanh nghiệp của bạn chưa có đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu về AI, NTC AI sẵn sàng hỗ trợ toàn bộ quá trình — từ tư vấn, triển khai hạ tầng, tinh chỉnh mô hình, đến tối ưu hiệu năng trên DGX Spark.
  • Chúng tôi giúp bạn hiện thực hóa các dự án AI đa phương thức, biến ý tưởng thành ứng dụng thực tế, mang lại giá trị thiết thực cho hoạt động vận hành và ra quyết định của doanh nghiệp.

Tổng kết

Giải pháp NVIDIA cung cấp bộ công cụ sẵn sàng sản xuất cho trí tuệ nhân tạo đa phương thức, bao gồm Cosmos-Reason1-7B cho suy luận, Bộ công cụ TAO với hơn 100 mô hình thị giác, Dịch vụ vi mô NeMo cho tinh chỉnh tự động, Dịch vụ vi mô NIM triển khai trong 5 phút, TensorRT và Triton cho suy luận nhanh hơn 4-6 lần.

Kết quả đạt được: rút ngắn thời gian từ tháng xuống tuần, tăng thông lượng gấp 2 lần, độ trễ dưới 200ms, suy luận nhanh hơn 4-6 lần, chi phí tối ưu, sẵn sàng sản xuất với hỗ trợ doanh nghiệp triển khai trực tiếp trên DGX Spark ngay.

Bạn muốn khám phá khả năng ứng dụng Multimodal AI vào doanh nghiệp của bạn?

Liên hệ tư vấn