Bản tin Model Monday tuần này nổi bật với NVIDIA cuOpt, một động cơ tối ưu hóa tăng tốc được thiết kế để giúp các đội giải quyết các vấn đề lập lịch phức tạp. Nó cung cấp khả năng tái cấu trúc logistics, nghiên cứu vận hành, vận tải và tối ưu hóa chuỗi cung ứng cho tổ chức.

NVIDIA cuOpt hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng tối ưu hóa logistics, bao gồm:

• Giao hàng cuối cùng (Last Mile Delivery)
• Lập lịch tại chỗ
• Quản lý đội xe
• Robot trong kho và nhà máy
• Quản lý chuỗi cung ứng
• Điểm đón và trả khách

Cuối cùng, cuOpt có thể giúp tổ chức tăng thu nhập, giảm chi phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Bài viết này giới thiệu hai cách khám phá các tính năng của cuOpt: thông qua NVIDIA AI BaseModel và LaunchPad.

NVIDIA AI BaseModel đã được tối ưu hóa cho AI doanh nghiệp. Bạn có thể sử dụng mẫu dữ liệu với cuOpt thông qua API và các trình diễn dựa trên giao diện người dùng. Đây là nền tảng truy cập mở có thể sử dụng trong môi trường được quản lý, vì vậy bạn không cần phải sử dụng máy chủ có khả năng tăng tốc GPU.

Ngay cả những người chưa quen thuộc với tối ưu hóa cũng có thể bắt đầu dễ dàng với cuOpt. Chỉ cần duyệt qua giao diện web, bạn có thể trải nghiệm mô hình theo hai cách sau: Trình diễn dựa trên API (đầu cuối REST) hoặc trình diễn dựa trên giao diện người dùng. Ba tập dữ liệu mẫu đã được tải sẵn vào mô hình. Để tìm hiểu thêm về mỗi tập dữ liệu, hãy xem qua bản tóm tắt kỹ thuật.

Đối với việc tùy chỉnh dữ liệu, có một số khác biệt về tính năng giữa trình diễn dựa trên API và dựa trên giao diện người dùng.

Đối với các nhà phát triển AI, giám đốc sản phẩm công nghệ và các chuyên gia AI, trình diễn dựa trên API là lựa chọn tốt.

NVIDIA cung cấp một tệp JSON chứa dữ liệu đã được xử lý và có thể gửi ngay lập tức đến cuOpt. Người dùng có thể gửi dữ liệu như vậy hoặc chỉnh sửa dữ liệu trực tiếp trong cuộc gọi API. Để sử dụng dữ liệu của riêng mình, hãy hoàn thành quy trình tiền xử lý dữ liệu và nhập nó dưới dạng tệp JSON vào điểm cuối AI BaseModel.

Trình diễn dựa trên giao diện người dùng rất hữu ích cho các giám đốc điều hành, lãnh đạo IT và AI cũng như lãnh đạo bộ phận kinh doanh muốn hiểu rõ hơn về các tính năng và chức năng của cuOpt.

NVIDIA cung cấp các tập dữ liệu mẫu và tệp JSON chứa dữ liệu đầu vào có thể gửi ngay lập tức đến cuOpt. Trong trình diễn tương tác, người dùng có thể chọn các ràng buộc cần thiết trong dữ liệu đầu vào. Sau đó, hệ thống sẽ hiển thị kết quả và ảnh hưởng của các ràng buộc đến kết quả. Trong môi trường trình diễn này, việc sử dụng dữ liệu của riêng bạn không phải là một lựa chọn.

NVIDIA LaunchPad cung cấp một nền tảng truy cập internet miễn phí để bạn có thể sử dụng phần cứng và phần mềm được tăng tốc bởi NVIDIA từ xa. Qua LaunchPad, bạn có thể trải nghiệm cuOpt trong một môi trường được quản lý. Tùy chọn này đặc biệt phù hợp với những người có kinh nghiệm thực tế phong phú trong lĩnh vực tối ưu hóa, như các nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà khoa học tối ưu hóa.

Bắt đầu bằng cách gửi yêu cầu truy cập thực hành phòng thí nghiệm tối ưu hóa đường đi của LaunchPad. Thí nghiệm này sử dụng dịch vụ đám mây cuOpt của NVIDIA để tối ưu hóa đường đi của đội xe. Nó bao gồm các ghi chú Jupyter, dẫn dắt bạn qua các bước tiền xử lý dữ liệu và định nghĩa của từng trường dữ liệu, cung cấp một trải nghiệm học tập tham gia và hướng dẫn.

Tại đây, bạn có thể khám phá các ghi chú Jupyter cung cấp các tập dữ liệu được tải sẵn.

Nó bao gồm một loạt các tập dữ liệu tổng hợp mẫu, có thể gán đơn đặt hàng cho một nhóm tài xế giao hàng. Mỗi trường hợp sử dụng đều sử dụng ba tệp CSV để gán tài xế cho các đơn đặt hàng tương ứng: đơn đặt hàng, kho và đường đi. Ngoài ra, bạn cũng có thể tải lên dữ liệu của riêng mình thông qua ghi chú Jupyter.

Điều kiện tiên quyết cho dữ liệu:

• Định dạng đầu vào: ba tệp, bao gồm dữ liệu đơn đặt hàng, phương tiện và nhiệm vụ. Mỗi tệp nên chứa các cột liên quan, chẳng hạn như vị trí, thời gian hoạt động, nhu cầu, v.v. Xem chi tiết về các trường dữ liệu trong các tập dữ liệu được tải sẵn.
• Tham số đầu vào: tệp CSV tải lên Ghi chú Jupyter để tiền xử lý dữ liệu. Lưu nó dưới dạng tệp JSON để thực hiện cuộc gọi API cuOpt.
• Các thuộc tính khác liên quan đến đầu vào: tối đa 1K vị trí. Không có giới hạn số ký tự hoặc kích thước tệp JSON. Tiền xử lý được sử dụng để chuyển đổi ràng buộc thành kiểu số nguyên và boolean. Để biết thêm thông tin về các ràng buộc đầu vào cụ thể, hãy xem bản tóm tắt kỹ thuật.

Dữ liệu sau đây được chứa trong các tập dữ liệu được tải sẵn:

• Dữ liệu đơn đặt hàng: thông tin địa lý của điểm đến (bao gồm kinh độ và vĩ độ), nhu cầu đơn đặt hàng hoặc trọng lượng và khoảng thời gian có thể giao đơn đặt hàng.
• Dữ liệu phương tiện: đặc điểm của phương tiện và lái xe, ví dụ như loại phương tiện và sức chứa tối đa mỗi phương tiện, thậm chí cả thời gian nghỉ của lái xe.
• Dữ liệu kho: thông tin về điểm xuất phát kho / trung tâm phân phối và thời gian hoạt động.

Tìm hiểu thêm về cách NVIDIA cuOpt thay đổi hoạt động logistics của bạn thông qua NVIDIA AI BaseModel và điểm cuối, hoặc thử nghiệm miễn phí NVIDIA LaunchPad. Để so sánh hai tùy chọn này, hãy xem bảng so sánh sau.

Tham gia hội nghị NVIDIA GTC 2024 để tìm hiểu thêm thông tin từ kỹ sư AI tối ưu hóa Alex Fender của NVIDIA và tham gia đào tạo DLI để học cách sử dụng dịch vụ tối ưu hóa đường đi của chúng tôi để tăng hiệu quả và tiết kiệm chi phí.