日本語は機械翻訳による参考訳です。内容に矛盾や不一致があった場合には、英語の内容が優先されます。

解決策テクノロジ

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次の図は、提案された会話型 AI システムアーキテクチャを示しています。システムは、音声信号またはテキスト入力で操作できます。音声入力が検出された場合、 Jarvis As-as-a-Service ( AIaaS )は ASR を実行して、 Dialog Manager 用のテキストを生成します。Dialog Manager は、会話の状態を記憶し、テキストを対応するサービスにルーティングし、 Fulfillment Engine にコマンドを渡します。Jarvis NLP サービスは、テキストを受け取り、インテントとエンティティを認識し、それらのインテントとエンティティスロットをダイアログマネージャーに出力します。ダイアログマネージャーは、アクションをフルフィルメントエンジンに送信します。フルフィルメントエンジンは、回答ユーザーが照会するサードパーティ API または SQL データベースで構成されています。フルフィルメントエンジンから結果を受け取った後、 Dialog Manager はテキストを Jarvis TTS AIaaS にルーティングして、エンドユーザーの音声応答を生成します。NLP サービスがシステムとの対話をより多くのユーザが行うように改善されるように、会話履歴をアーカイブし、インテントや Nemo トレーニング用のスロットに注釈を付けることができます。

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ハードウェア要件

この解決策は、 1 台の DGX ステーションと 1 台の AFF A220 ストレージシステムで検証済みです。Jarvis では、ディープニューラルネットワークの計算に T4 GPU または V100 GPU のいずれかが必要です。

次の表に、テストで解決策を実装するために必要なハードウェアコンポーネントを示します。

ハードウェア 数量

T4 または V100 GPU

1.

NVIDIA DGX ステーション

1.

ソフトウェア要件

次の表に、テストで解決策を実装するために必要なソフトウェアコンポーネントを示します。

ソフトウェア バージョンまたはその他の情報

NetApp ONTAP データ管理ソフトウェア

9.6

Cisco NX-OS スイッチのファームウェア

7.0 ( 3 ) I6 ( 1 )

NVIDIA DGX OS

4.0.4 - Ubuntu 18.04 LTS

NVIDIA Jarvis フレームワーク

EA v0.2 の 1 つです

NVIDIA Nemo

nvcr.io/nvidia / Nemo : v0.10

Docker コンテナプラットフォーム

18.06.1-CE [e68fc7a]