Nutanix推出了一款即插即用的交鑰匙GPT「魔盒」，供客戶在其超融合軟體平台上運行大型語言模型人工智慧工作負載。
GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種機器學習大型語言模型（LLM），它可以解釋文本請求和問題，搜索多個源文件，並通過文本、圖像、影片甚至軟體代碼輸出進行響應。受ChatGPT模型的啟發，世界各地的組織都在考慮採用LLM如何改善營銷內容創作，使聊天機器人更好地與客戶互動，為普通研究人員提供數據科學家的能力，並在這樣做的同時節省成本。
IDC基礎設施系統、平台和技術集團高級研究分析師Greg Macatee表示：「通過GPT-in-a-box，Nutanix為客戶提供了一個交鑰匙、易於使用的的人工智慧用例解決方案，為那些在生成式AI採用方面遇到困難的企業提供了更簡單的部署途徑。」
Nutanix希望通過構建一個軟體堆棧，包括Nutanix雲基礎設施、Nutanix文件和對象存儲，以及Nutanix AHV虛擬化管理程序和具有Nvidia GPU加速功能的Kubernetes（K8S）軟體，讓客戶更容易試用和使用LLM。其雲基礎設施本身就是一個軟體堆棧，包括公共或私有雲中的計算、存儲和網路、虛擬化程序和容器。據說，GPT魔盒可以從邊緣到核心數據中心部署並進行擴展。
GPU加速涉及Nutanix的Karbon Kubernetes環境，該環境支持Kubernete之上的GPU直通模式。它還沒有擴展到支持英偉達的的GPU Direct主機的處理器旁路協議，以實現GPU伺服器對存儲驅動器的直接訪問。
Nutanix產品管理高級副總裁Thomas Cornely表示：「Nutanix GPT魔盒是一款專為人工智慧準備的堆棧，旨在解決生成人工智慧採用方面的關鍵挑戰，並幫助加速人工智慧創新。」
我們已經詢問了「這個有見解的人工智慧就緒堆棧」一詞的含義，但尚未得到回覆。
Nutanix還提供服務，幫助客戶通過開源深度學習和MLOps框架、推理伺服器以及一組精選的LLM（如Llama2、Falcon GPT和MosaicML）來確定集群規模並部署其軟體。
數據科學家和機器學習管理員可以通過選擇應用程序、增強的終端UI或標準CLI來使用這些模型。GPT魔盒系統可以運行其他GPT模型，並通過使用從Nutanix文件或對象存儲訪問的內部數據對其進行微調。
讓Nutanix感到欣慰的是，最近的一項調查發現，78%的客戶可能會在Nutanix雲基礎設施上運行他們的AI/ML工作負載。這也印證了IDC上面的支持性引用。
Nutanix希望我們認識到通過其在以下方面的參與，它在AI和開源AI社區中具有可信度：
參與MLCommons（AI標準）諮詢委員會
共同創立並在定義ML存儲基準和醫學基準方面擔任技術領導
擔任雲原生計算基金會（CNCF）Kubeflow（MLOps）培訓和AutoML工作組的聯合主席
