NVIDIAnın yeni bir kütüphane olan Structured Data Models (SDM)’yi yayınladı; bu kütüphane, önceden eğitilmiş tablo temelli temel modelleri tek bir PyTorch arayüzü altında birleştirerek bağlam içinde öğrenme yoluyla sıfır eğitimle tahmin yapmayı sağlıyor. Kütüphane, tek tablo için TabICLv2 ve KumoTabular gibi modelleri, tüm ilişkisel veritabanları için ise KumoRelational modelini kapsıyor ve kullanıcılara modellerine etiketli satırların bir kümesini ve hedef satırları vererek tek bir ileri geçişte olasılıkları ya da tahmin dağılımlarını döndürme imkanı tanıyor.
SDM çerçevesi, tiplenmiş tablo tensörlerini, scikit-learn temel karşılaştırmalarını, sorgular arasında bağlam yeniden kullanımını, kalibre edilmiş tahmin aralıklarını ve yirmi sınıfa kadar ölçeklendirmeyi destekler. Ayrıca zaman damgası ve metin sütunlarının işlenmesi gibi özel ön işleme ve ilişkisel modelleme hususlarını, çoklu tablo veritabanlarında müşteri aktivitesini tahmin ederken veri sızıntısını önleme gibi konuları da ele alır.
Bu sürüm önemlidir çünkü temel AI modellerinin yapılandırılmış tablo verileri ve ilişkisel veritabanlarına uygulanmasını basitleştirir, geleneksel kaynak yoğun eğitim hatlarını atlayarak daha hızlı prototipleme ve dağıtım sağlar.