; Nämä suunnitelmat ovat kuin suunnitelmat, joita arkkitehti käyttää rakennukseen. Ne ovat ennalta rakennettuja malleja, jotka on suunniteltu auttamaan kehittäjiä aloittamaan nopeasti monimutkaiset AI-projektit. Sen sijaan, että aloittaisit tyhjästä joka kerta, voit säästää aikaa ja vähentää monimutkaisuutta käyttämällä mallista pohjana ja toteuttamalla vain tarvitsemasi muutokset. Lisäksi jokainen NVIDIA-suunnitelma on täydellinen, “käynnistettävä”ratkaisu, mikä tarkoittaa, että se sisältää kaiken, mitä tarvitset aloittamiseen: näytekoodi, ennakkomaksut ja dokumentaatio. Haluatko tietää enemmän Nvidia-suunnitelmista, mitä he ovat, miten ne toimivat ja miten ne ladataan ilmaiseksi? Sitten lue:
Mitä tarkalleen ovat nvidia-suunnitelmat? Ne on rakennettu käyttämällä NVIDIA: n AI-ekosysteemiä ja yhdistävät kaiken tarvittavan AI-ratkaisun toteuttamiseen. Näihin sisältyy usein yksi tai useampi ennakkomaksu (kuten kielimallit tai kuvamallit), nvidia-päätelmät mikropalvelut (tai NIM lyhyessä) mallien hallitsemiseksi ja sovelluksen viitekoodin hallitsemiseksi. Mallit on suunniteltu käsittelemään kaikkea käsittelystä päättelyyn ja käyttöliittymään. Se on kuin resepti AI-sovellusten luomiseen.
nvidia nim mikropervices
Lähde: Nvidia
mikä tekee Nvidia Blueprints-sarjan. He eivät vaadi kehittäjiä tarkkailemaan tarkalle kehykselle, jolloin he voivat korvata koneoppimismallit, syöttää omat mukautetut tiedot ja muokata komponentteja tarpeen mukaan. Nvidia suunnitteli suunnitelmat muokattaviksi ja laajennettaviksi, joten niitä voidaan käyttää perustana monille monille projekteille, jotka kasvavat päivällä leveämmäksi. Toisin sanoen saat toimivan ratkaisun heti laatikosta, mutta se on sellainen, jota voit säätää ja tarkentaa sopimaan erityisiin vaatimuksiin.
Tämä lähestymistapa on erityisen hyödyllinen monimutkaisille työnkulkuille, joissa useiden AI-agenttien tai palveluiden on työskenneltävä yhdessä. Sen sijaan, että viettäisit aikaa selvittääksesi kaiken kytkemisen, suunnitelma tekee suuren osan kovasta työstä puolestasi. Se yksinkertaistaa AI-mallien, dataputkien ja päätelmäinfrastruktuurin integrointiprosessia, jolloin voit keskittyä sovelluksen hienosäätöön.
Rakenna AI-sovelluksesi Blueprints
lähde: nvidia
toinen tärkeä hyöty blueprininnista on se, että he auttavat. vauhtipyörä.”AI-sovelluksissa, kun käyttäjät ovat vuorovaikutuksessa järjestelmän kanssa, luodaan uutta tietoa ja että tietoja voidaan käyttää parantamaan AI-malleja ajan myötä. Suunnitelmat on rakennettu hyödyntämään tätä sykliä antamalla AI: lle jatkuvasti oppia ja parantaa. Joten voisit sanoa, että suunnitelmissa rakennettu AI-sovellukset eivät ole staattisia, koska niiden pitäisi olla älykkäämpiä, koska ne keräävät lisää tietoja.
-esimerkkejä Nvidia Blueprints in Action
nvidia on jo käynnistänyt laajan valikoiman AI-sovellusten piiriin. Toisin sanoen, kuinka asiat toimivat tosielämässä, haluaisin jakaa teille kaksi erityisen mielenkiintoista esimerkkiä: PDF-podcast-suunnitelma ja 3D-ohjattu generatiivinen AI-suunnitelma. Näin nämä toimivat:
nvidian PDF podcast-suunnitelmaan tekee asiakirjojen muuttamisesta helpoksi Audio
yksi ensimmäisistä nvidia-blueprintiksi julkaistuna oli pdf Podcast 
nvidia pdf podcast
Lähde: nvidia
Blueprint toimii. sitten teksti-puheeksi moottori äänitiedoston tuottamiseksi. Se käyttää Nvidia NIM-mikropalveluita, joilla on Meta’s Llaama MALLI-TEKSTI-MALLIA ja integroi yksitoista puhe (a Popular AI-potilas). width=”648″korkeus=”329″src=”https://www.digitalcitizen.life/wp-content/uploads/2025/07/bluePrints-3.png”> 
kuinka PDF-podcast toimii
Lähde: nvidia
tämän blueprin kauneusvaltiota joustavuuteen. Kun käyttäjät ovat toteutettu, käyttäjät voivat helposti lisätä ylimääräisiä PDF-tiedostoja lisää kontekstia tai tarjota erityisiä kehotuksia ohjaamaan äänilähtöä. Esimerkiksi, jos tarvitset yhteenvedon teknisestä käsikirjasta, voit ruokkia AI: n käsikirjaa ja siihen liittyviä asiakirjoja. Voit jopa kehottaa AI: ta tekemään kielestä yksinkertaisemman ja helpomman ymmärrettävän.
PDF: n koodi Podcast on saatavana github ja nVidian NGC-kataligi. href=”https://docs.docker.com/compose/”> Docker Compose Skriptit asetetaan vaadittavat palvelut yhdellä koneella. Se toimii parhaiten järjestelmässä, jossa on huippuluokan NVIDIA-näytönohjauskortti: Nvidia GeForce RTX 4090, GeForce RTX 5090 tai NVIDIA RTX 6000 (työasemille suunniteltu kortti). Kuitenkin, vaikka sinulla ei olisi yhtä näistä, voit Suorita pdf podcastin kautta nvidia-pilvipalveluihin
DEPLOY Launchble Nvidia pdf to Podcast
lähde: nvidia
tämä blueprint voi olla. Sisältö ääneen. Se voi osoittautua aikaa säästäväksi raporttien tai käsikirjojen kuluttamiselle, ja se voi myös olla erinomainen työkalu yrityksille, jotka aikovat muuntaa koulutusmateriaalit tai tietopohjat äänimuodoiksi työntekijöilleen.
nvidian 3D-ohjattu generatiivinen AI Blueprint tai miten AI-kuvan luominen
toisella jännittävällä Blueprinilla on 3D-opas. Niille, jotka tarvitsevat apua kuvan luomisessa. Kuten todennäköisesti tiedät, AI-mallit voivat tuottaa poikkeuksellisia kuvia, mutta on todella vaikeaa hallita tarkalleen, kuinka nämä kuvat lopulta osoittautuvat. Tämän NVIDIA: n suunnitelman avulla voit luoda yksinkertaisen 3D-asettelun ja pyytää sitten AI: ta käyttämään sitä yksityiskohtaisen ja realistisen kuvan luomiseen.
3D-opastettu generatiivinen ai
Lähde: Nvidia
ihmettelee, kuinka se toimii? Tässä on prosessi:
Ensinnäkin, sinun on määritettävä suunnitelma tietokoneellesi, ja se vaatii tuetut laitteistot. Tarvitset yhden seuraavista GPU: sta: GeForce RTX 5090, GeForce RTX 5080, GeForce RTX 4090, GeForce RTX 4080, GeForce RTX 4090 kannettava tietokone tai Nvidia RTX 6000 Ada Lovelace Generation . Järjestelmävaatimukset sisältävät myös 48 Gt RAM-muistia. Jos tietokoneesi täyttää laitteistovaatimukset, sinun on sitten suoritettava monimutkainen asennusprosessi. Onneksi se on hyvin dokumentoitu githubissa 3D-opastettu generatiivinen ai Blueprint-flux.dev nim -varasto. href=”https://www.blender.org/”> Blender , tunnettu avoimen lähdekoodin 3D-luomistyökalu. Blenderissä asetat yksinkertaisia muotoja edustamaan esineitä, kuten rakennuksia tai huonekaluja ja asettamaan kamerakulman haluamallasi tavalla. Kohtauksen ei tarvitse olla erittäin yksityiskohtaista; Karkea luonnos riittää ohjaamaan AI: tä fotorealistisen kuvan luomisessa. korkeus=”364″src=”https://www.digitalcitizen.life/wp-content/uploads/2025/07/blueprints-6.png”>
nvidia 3D-ohjattujen generatiivisen AI Blueprint-sovelluksen avulla. Kohtauksen geometria ja yhdistämällä se tekstin kehotukseen. Tämän avulla AI voi luoda lopullisen kuvan perustamasi kohtauksen perusteella. Parasta on, että tämä antaa sinulle enemmän hallinnan kuvan koostumuksesta. Voit säätää kohtausta tehosekoittimessa, sijoittaa esineitä eri asentoihin tai muuttaa kameran kulmaa, ja AI kunnioittaa muutoksia tarkasti. Esimerkiksi, jos laitat suihkulähteen etualan demotiedostoon ja katedraalin oikealle, AI luo kuvan, joka heijastaa näitä tarkkoja sijoituksia.
Kun kaikki on asetettu, voit säätää kohtausta, lisätä kuvaavia avainsanoja ja antaa AI: n luoda kuvan. Se on kuin seuraavan sukupolven taidetyökalu, jonka avulla voit iteroida malleissasi reaaliajassa, mikä antaa sinulle joustavuuden tehdä säätöjä ja nähdä tulokset heti.
Blenderissä asetettu kohtaus Se antaa enemmän hallintaa realististen kuvien tuottamisprosessista. NVIDIA tarjoaa AI Blueprints-portaali Siinä on helppo navigoida, missä voit selata käytettävissä olevia suunnitelmia kategorian mukaan, tarkistaa heidän toiminnot ja käyttää koodia. Sinulla on mahdollisuus ottaa ne käyttöön minimaalisella asennuksella NVIDIA: n pilven kautta, tai jos haluat, voit ladata lähdekoodin GitHubista käyttääksesi niitä paikallisesti tietokoneellasi.
Vaikka jotkut suunnitelmat on suunniteltu suurille ja monimutkaisille yrityksille, monet on optimoitu toimimaan tehokkaissa tietokoneissa, jotka on varustettu Nvidia Geforce RTX-graafisilla korteilla. Useita suunnitelmia voi käyttää myös riippumattomia kehittäjiä tai kotona, mikä osoittaa, että Nvidia yrittää tavoittaa mahdollisimman monta käyttäjää pienimuotoisista luojista suuriin yrityksiin. Ne tarjoavat käyttövalmiita kaavioita tai työnkulkuja, jos haluat, niitä voidaan räätälöidä ja muokata tarpeitasi varten. Olitpa yrityskehittäjä, luova ammattilainen tai vain tekninen harrastaja, nämä suunnitelmat tarjoavat helpomman tavan päästä AI-kehitysmaailmaan. Ne ovat avoimen lähdekoodin ja suhteellisen helppo ottaa käyttöön, joten työskentelet riippumatta siitä, työskentelet liiketoimintasovelluksessa tai kokeilet kotona, miksi et kokeilisi yhtä Nvidian suunnitelmia ensimmäiselle AI-tehtävällesi? Jos ei, luuletko kokeilevan heitä? Ja millaista AI-projektia haluat luoda? Kerro minulle alla olevassa kommenttiosassa.