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解决方案技术
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建议更改
下图显示了建议的对话 AI 系统架构。您可以使用语音信号或文本输入与系统进行交互。如果检测到语音输入,则 JARVIS AI as-service ( AIaaS )将执行 As1 ,以便为对话框管理器生成文本。对话框管理器会记住对话状态,将文本路由到相应的服务,并将命令传递到实施引擎。JARVIS NLP 服务会输入文本,识别意向和实体,并将这些意向和实体插槽输出回对话框管理器,然后由该对话框管理器向执行引擎发送操作。履行引擎由问题解答用户查询的第三方 API 或 SQL 数据库组成。从实施引擎收到结果后,对话管理器会将文本路由到 JarVis TTSAIaaS ,以便为最终用户生成音频响应。我们可以归档对话历史记录,为 Nemo 培训添加意向和插槽,以便随着更多用户与系统交互, NLP 服务得到改进。
硬件要求
此解决方案已通过一个 DGX 工作站和一个 AFF A220 存储系统的验证。JARVIS 需要使用 T4 或 V100 GPU 来执行深度神经网络计算。
下表列出了在测试中实施解决方案所需的硬件组件。
硬件 | 数量 |
---|---|
T4 或 V100 GPU |
1. |
NVIDIA DGX Station |
1. |
软件要求
下表列出了在测试中实施解决方案所需的软件组件。
软件 | 版本或其他信息 |
---|---|
NetApp ONTAP 数据管理软件 |
9.6 |
Cisco NX-OS 交换机固件 |
7.0 ( 3 ) I6 ( 1 ) |
NVIDIA DGX 操作系统 |
4.0.4 — Ubuntu 18.04 LTS |
NVIDIA JarVis Framework |
EA v0.2 |
NVIDIA Nemo |
nvcr.io/nvidia/nemo : v0.10 |
Docker 容器平台 |
18.06.1-ce [e68fc7a] |