NVIDIA-tegninger: Forenkle AI-prosjekter med ferdige skjemaer

Nvidia har introdusert AI-tegninger for å effektivisere prosessen med å bygge generative AI-applikasjoner. Disse tegningene er som planene en arkitekt bruker for en bygning. De er forhåndsbygde maler designet for å hjelpe utviklere med å få en rask start på komplekse AI-prosjekter. I stedet for å starte fra bunnen av hver gang, kan du spare tid og redusere kompleksiteten ved å bruke en mal som base og bare implementere endringene du trenger. Dessuten er hver NVIDIA-blåkopi en komplett”lansert”løsning, som betyr at den inkluderer alt du trenger for å komme i gang: prøvekode, pretrained modeller og dokumentasjon. Vil du vite mer om NVIDIA-tegninger, hva de er, hvordan de fungerer, og hvordan du kan laste ned dem gratis? Les deretter videre:

Hva er egentlig NVIDIA-tegninger?

nvidia tegninger er i hovedsak skjemaer for spesifikke AI-oppgaver. De er bygget med NVIDIAs AI-økosystem og samler alt som trengs for å implementere en AI-løsning. Disse inkluderer ofte en eller flere pretrained modeller (for eksempel språkmodeller eller bildemodeller), nvidia inferensmikroservices (eller NIM kort) for å administrere modellene, og referansekode for applikasjonen. Malene er designet for å håndtere alt fra prosessering til resonnement og brukergrensesnittet. Det er som en oppskrift for å lage AI-applikasjoner.

nvidia nim mikroservices

kilde: De krever ikke at utviklere holder seg til den nøyaktige rammen, slik at de kan erstatte maskinlæringsmodeller, legge inn sine egne tilpassede data og endre komponenter etter behov. Nvidia designet tegningene som kan tilpasses og utvides, slik at de kan brukes som et grunnlag for en rekke prosjekter som blir bredere av dagen. Med andre ord får du en fungerende løsning rett ut av boksen, men det er en som du kan justere og avgrense for å passe til dine spesifikke krav.

Denne tilnærmingen er spesielt nyttig for komplekse arbeidsflyter der flere AI-agenter eller tjenester trenger å samarbeide. I stedet for å bruke tid på å finne ut hvordan du kobler til alt, gjør planen mye av det harde arbeidet for deg. Det forenkler prosessen med å integrere AI-modeller, datapipelinjer og infrastruktur for inferanse, og lar deg fokusere på å finjustere applikasjonen.

Bygg din AI-applikasjon med en annen fordel av BLUEPRINTS er at de er kalt. I AI-applikasjoner, når brukere samhandler med systemet, genereres nye data, og at data kan brukes til å forbedre AI-modellene over tid. Blueprints er bygget for å dra nytte av denne syklusen ved å la AI kontinuerlig lære og forbedre seg. Så du kan si at AI-applikasjoner bygget med tegninger ikke er statiske, da de skal bli smartere når de samler mer data.

Eksempler på NVIDIA-tegninger i handling

nvidia har allerede lansert et bredt spekter av blåkopier for alle slags AI-applikasjoner. Når det er sagt, for å avklare hvordan ting fungerer i det virkelige liv, vil jeg gjerne dele med dere to spesielt interessante eksempler: PDF til Podcast Blueprint og den 3D-guidede generative AI-blåkopien. Slik fungerer disse:

NVIDIAs PDF til Podcast Blueprint gjør det enkelt å gjøre dokumenter til lyd

en av de første nvidia-tegningene som ble utgitt var

det blåprintet ved å bruke A STEL SPRUKT AV SPILLE SPILLE SPILLE TESTT TREXT PDF TE TEXT PDF, BRUK SPRUKT AV SPRÅT AV SPRÅT AV SPRÅT AT PDF, Nvidia metas lama Familie av modeller for å forstå tekst, og integreres

Koden for PDF til Podcast er tilgjengelig på github href=”https://docs.docker.com/compose/”> docker komponerer skript for å sette opp de nødvendige tjenestene på en enkelt maskin. Det fungerer best på et system med et high-end NVIDIA-grafikkort: NVIDIA GeForce RTX 4090, GeForce RTX 5090, eller NVIDIA RTX 6000 (et kort designet for arbeidsstasjoner). Selv om du ikke har en av disse, kan du imidlertid

nvidias 3D-guidet generativ AI-blåkop Hjelp med bildegenerering. Som du sikkert vet, kan AI-modeller produsere ekstraordinære bilder, men det er virkelig, veldig vanskelig å kontrollere nøyaktig hvordan disse bildene viser seg til slutt. Med denne blåkopien fra Nvidia kan du opprette en enkel 3D-oppsett, og deretter be AI om å bruke det for å generere et detaljert og realistisk bilde.

3d guidet generativ ai

kilde: nvidia

undring av hvordan det fungerer? Her er prosessen:

Først bør du sette opp planen på datamaskinen din, og det krever støttet maskinvare. Du trenger en av følgende GPU-er: GeForce RTX 5090, GeForce RTX 5080, GeForce RTX 4090, GeForce RTX 4080, GeForce RTX 4090 bærbar PC, eller NVIDIA RTX 6000 ada Lovelace Generation . Minimumssystemkravene inkluderer også 48 GB RAM. Hvis datamaskinen oppfyller maskinvarekravene, må du gå gjennom en kompleks installasjonsprosess. Heldigvis er det godt dokumentert på github i 3d guided generativ ai blueprint-flux.dev nim Repository scenen.

etter alt href=”https://www.blender.org/”> blender , det velkjente open-source 3D-opprettingsverktøyet. I Blender plasserer du enkle former for å representere gjenstander som bygninger eller møbler og sette kameravinkelen som du vil. Scenen trenger ikke å være svært detaljert; En grov skisse vil være tilstrekkelig for å veilede AI i å generere et fotorealistisk bilde.

Bruke Nvidia 3D Guided Guided Ai Blueprint in Blender

Systemet fungerer ved å lage et dyptgående kartet som er GE, og COME, COMED AI-kartet og COME-kartet til GEOS AI-kartet for å skape Gued A-kartet, og COMED AI. Det med en tekstprompt du gir. Dette gjør at AI kan generere et endelig bilde basert på scenen du har satt opp. Det beste er at dette gir deg mer kontroll over sammensetningen av bildet. Du kan justere scenen i blender, plassere objekter i forskjellige posisjoner eller endre kameravinkelen, og AI respekterer endringene dine nøyaktig. Hvis du for eksempel legger fontenen i demo-filen i forgrunnen og katedralen til høyre, vil AI generere et bilde som gjenspeiler de eksakte plasseringene.

Når alt er satt opp, kan du finpusse scenen, legge til beskrivende nøkkelord og la AI generere bildet. Det er som å ha et neste generasjons kunstverktøy som lar deg iterere på designene dine i sanntid, og gi deg fleksibilitet til å gjøre justeringer og se resultatene med en gang.

Et scene som er satt opp i blender som vil være brukt til å lage et guidet generativ Over prosessen med å generere realistiske bilder.

Kommer du i gang med NVIDIA-tegninger?

Komme i gang med NVIDIA-tegninger er grei, enten du er en utvikler eller en teknisk entusiast. NVIDIA gir en ai tegems portal Det er enkelt å navigere, hvor du kan bla gjennom tilgjengelige tegninger etter kategori, sjekk ut funksjonalitetene deres og få tilgang til koden. Du har muligheten til å distribuere dem med minimalt oppsett gjennom Nvidias sky, eller hvis du foretrekker det, kan du laste ned kildekoden fra GitHub for å kjøre dem lokalt på datamaskinen din.

Mens noen tegninger er designet for store og komplekse bedrifter bruker mange for å kjøre på kraftige PC-er utstyrt med Nvidia Geforce Rtx graf. Flere tegninger kan også brukes av uavhengige utviklere eller hjemme, som viser at NVIDIA prøver å nå så mange brukere som mulig, fra småskala skapere til store bedrifter.

På en måte kan NVIDIA-blåkopier endre reglene for spillet for de som ønsker å begynne å jobbe med AI. De gir klare til å bruke skjemaer eller arbeidsflyter hvis du foretrekker det, som kan tilpasses og endres for dine behov. Enten du er en bedriftsutvikler, en kreativ profesjonell eller bare en teknisk entusiast, tilbyr disse tegningene en enklere måte å få tilgang til AI-utviklingsverdenen. De er åpen kildekode og relativt enkle å distribuere, så uansett om du jobber med en forretningsapplikasjon eller eksperimenterer hjemme, hvorfor ikke prøve en av NVIDIAs tegninger for din første AI-oppgave?

Spilte du med Nvidia-tegninger ennå? Hvis ikke, tror du at du vil prøve dem? Og hva slags AI-prosjekt vil du lage? Gi meg beskjed i kommentarfeltet nedenfor.