Nvidia Blueprints: Simplificando projetos de IA com esquemas prontos

A NVIDIA introduziu projetos de AI para otimizar o processo de criação de aplicativos generativos de IA. Essas plantas são como os planos que um arquiteto usa para um edifício. Eles são modelos pré-criados projetados para ajudar os desenvolvedores a começar rapidamente em projetos complexos de IA. Em vez de começar do zero, você pode economizar tempo e reduzir a complexidade usando um modelo como base e implementando apenas as alterações necessárias. Além disso, cada Blueprint da NVIDIA é uma solução completa”lançada”, o que significa que inclui tudo o que você precisa para começar: código de exemplo, modelos pré-treinados e documentação. Deseja saber mais sobre os projetos da NVIDIA, o que são, como eles funcionam e como baixá-los gratuitamente? Em seguida, continue lendo:

O que exatamente são os projetos nvidia? Eles são construídos usando o ecossistema de AI da NVIDIA e reunem tudo o que é necessário para implementar uma solução de IA. Isso geralmente inclui um ou mais modelos pré-treinados (como modelos de idiomas ou modelos de imagem), NVIDIA Inference Microservices (ou nim em breve) para gerenciar os modelos e o código de referência para o aplicativo. Os modelos foram projetados para lidar com tudo, desde o processamento até o raciocínio e a interface do usuário. É como uma receita para criar aplicativos de IA. src=”https://www.digitalcitizen.life/wp-content/uploads/2025/07/blueprints.png”>

nvidia nim microsServices

Fonte: nvidia

o que faz niv nV. Eles não exigem que os desenvolvedores cumpram o quadro exato fornecido, permitindo que eles substituam modelos de aprendizado de máquina, inseram seus próprios dados personalizados e modifiquem os componentes conforme necessário. A NVIDIA projetou as plantas para serem personalizáveis e extensíveis, para que possam ser usadas como base para uma variedade de projetos que crescem a cada dia. Em outras palavras, você obtém uma solução de trabalho imediatamente, mas é uma que você pode ajustar e refinar para atender aos seus requisitos específicos.

Essa abordagem é especialmente útil para fluxos de trabalho complexos, onde vários agentes ou serviços de IA precisam trabalhar juntos. Em vez de gastar tempo descobrindo como conectar tudo, o plano faz muito do trabalho duro para você. Ele simplifica o processo de integração de modelos de IA, pipelines de dados e infraestrutura de inferência, permitindo que você se concentre em ajustar o aplicativo.

Construa seu aplicativo AI com Blueprints

fontes de que a ajuda”é”, é uma vez que a ajuda”é uma das respostas”, que é a fonte de que a AI”é uma fonte de base. Nos aplicativos de IA, à medida que os usuários interagem com o sistema, novos dados são gerados e esses dados podem ser usados para melhorar os modelos de IA ao longo do tempo. As plantas são construídas para tirar proveito desse ciclo, permitindo que a IA aprenda e melhore continuamente. Portanto, você poderia dizer que os aplicativos de IA criados com plantas não são estáticos, pois devem ficar mais inteligentes à medida que coletam mais dados. Dito isto, para esclarecer como as coisas funcionam na vida real, gostaria de compartilhar com vocês dois exemplos particularmente interessantes: o PDF to Podcast Blueprint e o plano de AI generativo guiado por 3D. Here’s how these work:

NVIDIA’s PDF to Podcast Blueprint makes it easy to turn documents into audio

One of the first NVIDIA Blueprints released was PDF to Podcast. Como o nome sugere, esse plano converte documentos em PDF em podcasts de áudio. Por exemplo, se você tiver um relatório, um tutorial ou mesmo um artigo de pesquisa complexo, poderá inseri-lo no aplicativo de IA que cria e recuperar uma narração de áudio de seu conteúdo.

nvidia pdf para podcast meta’s llama Família de modelos para entender o texto e integra

a beleza de este blueprint. Depois de implementado, os usuários podem adicionar facilmente PDFs para mais contexto ou fornecer prompts específicos para orientar a saída de áudio. Por exemplo, se você precisar de um resumo de um manual técnico, poderá alimentar a IA do manual junto com documentos relacionados. Você pode até instruir a IA a tornar a linguagem mais simples e fácil de entender. href=”https://docs.docker.com/compost/”> Docker Compuse Scripts para configurar os serviços necessários em uma única máquina. Funciona melhor em um sistema com uma placa gráfica NVIDIA de ponta: Nvidia GeForce RTX 4090, GeForce RTX 5090 ou NVIDIA RTX 6000 (um cartão projetado para estações de trabalho). No entanto, mesmo que você não tenha um desses, você pode execute pdf para podcast

Primeiro, você deve configurar o plano no seu computador e isso requer hardware suportado. Você precisa de uma das seguintes GPUs: GeForce RTX 5090, GeForce RTX 5080, GeForce RTX 4090, GeForce RTX 4080, Geforce RTX 4090 Laptop, ou Nvidia RTX 6000 Ada Lovelace Generation . Os requisitos mínimos do sistema também incluem 48 GB de RAM. Se o seu computador atender aos requisitos de hardware, você precisará passar por um processo de instalação complexo. Felizmente, isso é bem documentado no github no 3d Gerative Ai Blueprint-Flux.Dev nim Repositório. href=”https://www.blender.org/”> Blender , a conhecida ferramenta de criação 3D de fonte aberta. No Blender, você coloca formas simples para representar objetos como edifícios ou móveis e define o ângulo da câmera como desejar. A cena não precisa ser altamente detalhada; Um esboço áspero será suficiente para orientar a IA na geração de uma imagem fotorrealista. altura=”364″src=”https://www.digitalcitizen.life/wp-content/uploads/2025/07/blueprints-6.png”>

usando o sistema de geração do nVidia 3D, criando o Blueth Ai, o Bluteth em Blender em Blender

da cena e combinando isso com um prompt de texto que você fornece. Isso permite que a IA gere uma imagem final com base na cena que você configurou. A melhor parte é que isso oferece mais controle sobre a composição da imagem. Você pode ajustar a cena no liquidificador, colocando objetos em posições diferentes ou alterando o ângulo da câmera, e a IA respeita suas alterações com precisão. Por exemplo, se você colocar a fonte no arquivo de demonstração em primeiro plano e na catedral à direita, a IA gerará uma imagem que reflete esses canais exatos. É como ter uma ferramenta de arte da próxima geração que permite iterar em seus designs em tempo real, dando a você a flexibilidade de fazer ajustes e ver os resultados imediatamente.

uma cena configurada no liquidificador que será usada para criar uma imagem gerativa para ser orientada para a imagem

fornece mais controle sobre o processo de geração de imagens realistas. A NVIDIA fornece um Ai Blueprints Portal É fácil de navegar, onde você pode navegar por categoria disponíveis por categoria, conferir suas funcionalidades e acessar o código. Você tem a opção de implantá-los com a configuração mínima através da nuvem da NVIDIA, ou, se preferir, pode baixar o código-fonte do Github para executá-los localmente no seu computador. Vários projetos também podem ser usados por desenvolvedores independentes ou em casa, o que mostra que a Nvidia está tentando alcançar o maior número possível de usuários, de criadores de pequenas escalas a grandes empresas. Eles fornecem esquemas prontos para uso ou fluxos de trabalho, se você preferir, isso pode ser personalizado e modificado para suas necessidades. Seja você um desenvolvedor corporativo, um profissional criativo ou apenas um entusiasta da tecnologia, esses projetos oferecem uma maneira mais fácil de acessar o mundo do desenvolvimento da IA. Eles são de código aberto e relativamente fáceis de implantar, portanto, se você está trabalhando em um aplicativo de negócios ou experimentando em casa, por que não experimentar uma das plantas da NVIDIA para sua primeira tarefa de IA? Caso contrário, você acha que vai tentar? E que tipo de projeto de IA você gostaria de criar? Deixe-me saber na seção de comentários abaixo.