Nvidia wprowadziła plany AI w celu usprawnienia procesu budowania generatywnych aplikacji AI. Te plany są jak plany, których architekt używa do budynku. Są to wstępnie zbudowane szablony zaprojektowane, aby pomóc programistom szybko rozpocząć złożone projekty AI. Zamiast zacząć od zera za każdym razem, możesz zaoszczędzić czas i skrócić złożoność, używając szablonu jako bazy i wdrażając tylko wymagane zmiany. Ponadto każdy plan NVIDIA jest kompletnym rozwiązaniem „możliwym do uruchomienia”, co oznacza, że zawiera wszystko, czego potrzebujesz, aby rozpocząć: przykładowy kod, modele pretraced i dokumentację. Chcesz dowiedzieć się więcej o planach NVIDIA, czym oni są, jak działają i jak je pobrać za darmo? Następnie przeczytaj:
, co dokładnie są plamy NVIDIA?
Nvidia Blueprints są zasadniczo schematami dla określonych zadań AI. Są budowane przy użyciu ekosystemu AI NVIDIA i łączą wszystko, co potrzebne do wdrożenia rozwiązania AI. Często obejmują one jedno lub więcej modeli preferowanych (takich jak modele językowe lub modele obrazów), NVIDIA Mikroczyste dotyczące wnioskowania (lub NIM w skrócie) w celu zarządzania modelem i kodem referencyjnym aplikacji. Szablony są zaprojektowane do obsługi wszystkiego, od przetwarzania po rozumowanie i interfejs użytkownika. To jest jak przepis na tworzenie aplikacji AI.
Nvidia Nim MicroServices
Źródło: NVIDIA
To sprawia, że Nvidia Blueprints jest ich elastycznością. Nie wymagają od programistów przylegania do dokładnej dostarczonej ramki, umożliwiając im zastąpienie modeli uczenia maszynowego, wprowadzanie własnych danych i modyfikowania komponentów w razie potrzeby. NVIDIA zaprojektowała plany, aby można je było konfigurować i rozszerzyć, dzięki czemu mogą być wykorzystywane jako podstawa dla różnych projektów, które rosną z dnia na dzień. Innymi słowy, otrzymujesz działające rozwiązanie bezpośrednio po wyjęciu z pudełka, ale można to dostosować i udoskonalić, aby pasowały do swoich konkretnych wymagań.
Takie podejście jest szczególnie pomocne w przypadku złożonych przepływów pracy, w których wielu agentów lub usług AI musi współpracować. Zamiast spędzać czas na zastanawianiu się, jak wszystko podłączyć, plan wykonuje dla ciebie wiele ciężkiej pracy. Upraszcza proces integracji modeli AI, rurociągów danych i infrastruktury wnioskowania, umożliwiając skupienie się na dopracowaniu aplikacji.
Zbuduj aplikację AI z planami
Źródło: Nvidia
Kolejna ważna korzyść z Blueprints jest to, co nazywa się „Dane”. W aplikacjach AI, ponieważ użytkownicy wchodzą w interakcje z systemem, generowane są nowe dane, a dane można wykorzystać do ulepszenia modeli AI w czasie. Plany są zbudowane, aby skorzystać z tego cyklu, umożliwiając AI ciągłe uczenie się i ulepszanie. Można więc powiedzieć, że aplikacje AI zbudowane z planami nie są statyczne, ponieważ powinny stać się mądrzejsze, ponieważ zbierają więcej danych.
Przykłady zapisów NVIDIA w akcji
nvidia już wprowadziły szeroki zakres planów dla wszystkich aplikacji AI. To powiedziawszy, aby wyjaśnić, jak sprawy działają w prawdziwym życiu, chciałbym podzielić się z wami dwoma szczególnie interesującymi przykładami: PDF do podcastu i generatywnym planem AI 3D. Oto, jak te działają:
Nvidia PDF do podcastu Blueprint ułatwia przekształcenie dokumentów w audio
Jednym z pierwszych wydanych nvidia Blueprint> PDF do podcastu 
nvidia pdf do podcastu
Źródło: nvidia
Blueprint pracuje za pomocą dużego modelu języka do przeczytania i zrozumienia tekstu PDF, a następnie źródła: nvidia
Silnik tekstowy do mowy do wytworzenia pliku audio. Używa mikrousług Nvidia Nim, które uruchamiają meta’s llama Rodzina modeli do zrozumienia tekstu i integruje elevenlabs (popularna platforma głosowa), aby wyprodukować wysoką wypowiedź. Width=”648″Height=”329″src=”https://windows.atsit.in/pl/wp-content/uploads/sites/21/2025/07/nvidia-blueprints-uproszczenie-projektow-ai-z-gotowymi-schematami-3.png”> 
Jak PDF do podcastu działa
Źródło: NVIDIA
Piękno tego plastyczności w jego elastyczności. Po wdrożeniu użytkownicy mogą łatwo dodać dodatkowe pliki PDF w celu uzyskania większego kontekstu lub zapewnić określone podpowiedzi, aby poprowadzić wyjście audio. Na przykład, jeśli potrzebujesz podsumowania podręcznika technicznego, możesz nakarmić AI instrukcją wraz z powiązanymi dokumentami. Możesz nawet poinstruować sztuczną inteligencję, aby uczynił język uproszczony i łatwiej zrozumieć.
Kod PDF do podcastu jest dostępny na github i nvidia’s ngcalog, kompletny z skomposuj Docker Skrypty do skonfigurowania wymaganych usług na jednym komputerze. Działa najlepiej w systemie z wysokiej klasy karty graficznej NVIDIA: NVIDIA GeForce RTX 4090, GeForce RTX 5090 lub NVIDIA RTX 6000 (karta zaprojektowana do stacji roboczych). Jednak nawet jeśli nie masz jednego z nich, możesz Uruchom PDF do podcastu przez usługi Cloud Nvidia . height=”140″src=”https://www.digitalcitizen.life/wp-content/uploads/2025/07/blueprints-4.png”>
wdrażanie pretendenta NVIDIA PDF do podcastu
Źródło: NVIDIA
to Blueprint może być świetnym narzędziem dla tych, którzy są pisemne pisemne na adres audiu. Może okazać się oszczędnym czasem dla konsumentów raportów lub instrukcji, a także może być doskonałym narzędziem dla firm, które planują przekształcić materiały szkoleniowe lub bazy wiedzy na formaty audio dla swoich pracowników.
Nvidia generatywne generatywne AI 3D jest to, jak doskonały wybór AI, lub jak kontrolować AI obrazu obrazu. z generowaniem obrazu. Jak zapewne wiesz, modele AI mogą tworzyć niezwykłe obrazy, ale naprawdę bardzo trudno jest dokładnie kontrolować, jak te obrazy w końcu się okazują. Dzięki temu planowi z NVIDIA możesz utworzyć prosty układ 3D, a następnie poprosić sztuczną inteligencję o użycie go do generowania szczegółowego i realistycznego obrazu.
3D Generative AI
Źródło: Nvidia
Zastanawianie się, jak to działa? Oto proces:
Najpierw powinieneś skonfigurować plan na komputerze, a to wymaga obsługiwanego sprzętu. Potrzebujesz jednego z następujących GPU: GeForce RTX 5090, GeForce RTX 5080, GeForce RTX 4090, Geforce RTX 4080, Geforce RTX 4090 Laptop lub Nvidia RTX 6000 > Generowanie Lovelace . Minimalne wymagania systemowe obejmują również 48 GB pamięci RAM. Jeśli komputer spełnia wymagania sprzętowe, musisz przejść przez złożony proces instalacji. Na szczęście jest to dobrze udokumentowane na github w 3D generatywne ai Blueprint-flux.dev niim repozytorium. href=”https://www.blender.org/”> blender , dobrze znane narzędzie do tworzenia 3D open source. W blenderze umieszczasz proste kształty reprezentujące obiekty takie jak budynki lub meble i ustawić kąt kamery, jak chcesz. Scena nie musi być bardzo szczegółowa; Szorstki szkic wystarczy, aby poprowadzić AI w generowaniu obrazu fotorealistycznego.
przy użyciu obrazu NVIDIA 3D Prowadzenie generatywne AI Bludeprint w blenderze
działa poprzez tworzenie mapy głębokiej, a stężenie kategorii Scena i kombinowanie i kombinacja że z podanym przez ciebie monitu tekstowym. Umożliwia to sztucznej inteligencji wygenerowanie ostatecznego obrazu opartego na skonfigurowanej scenie. Najlepsze jest to, że zapewnia to większą kontrolę nad składem obrazu. Możesz dostosować scenę w blenderze, umieszczać obiekty w różnych pozycjach lub zmieniać kąt kamery, a AI dokładnie szanuje twoje zmiany. Na przykład, jeśli umieścisz fontannę w pliku demonstracyjnym na pierwszym planie i katedrze po prawej stronie, AI wygeneruje obraz, który odzwierciedla te dokładne miejsca.
Po skonfigurowaniu wszystkie To tak, jakby mieć narzędzie artystyczne nowej generacji, które pozwala iterować swoje projekty w czasie rzeczywistym, co daje elastyczność w dokonywaniu regulacji i od razu zobaczenie wyników.
scena skonfigurowana w blenderze, która będzie używana do tworzenia generatywnego generatywnego obrazu ai
Blueprint najprawdopodobniej dla tych, którzy będą działać w dzielnicy kreatywnej, jak projekt cyfrowy będzie używany do generatywnego AI Image
Czy zaczynasz z planami NVIDIA?
Pierwsze kroki z Blueprints NVIDIA jest proste, niezależnie od tego, czy jesteś programistą, czy entuzjastą technologii. NVIDIA zapewnia AI Blueprints Portal To łatwe w nawigacji, gdzie można przeglądać dostępne plany według kategorii, sprawdź ich funkcje i uzyskać dostęp do kodu. Masz możliwość wdrożenia ich przy minimalnej konfiguracji za pośrednictwem chmury NVIDIA lub jeśli wolisz, możesz pobrać kod źródłowy z GitHub, aby uruchomić je lokalnie na komputerze.
Podczas gdy niektóre plany są zaprojektowane do dużych i złożonych zastosowań przedsiębiorstwa, wiele jest optymalizowanych do uruchamiania potężnych komputerów komputerowych wyposażonych w karty graficzne NVIDIA Geforce. Kilka planów może być również używane przez niezależnych programistów lub w domu, co pokazuje, że NVIDIA próbuje dotrzeć do jak największej liczby użytkowników, od małych twórców po duże przedsiębiorstwa.
W pewien sposób plany NVIDIA mogą zmienić zasady gry dla tych, którzy chcą rozpocząć pracę z AI. Zapewniają one gotowe do użycia schematy lub przepływy pracy, jeśli wolisz, można to dostosować i modyfikować dla twoich potrzeb. Niezależnie od tego, czy jesteś programistą korporacyjnym, kreatywnym specjalistą, czy tylko entuzjastą technologii, te plany oferują łatwiejszy sposób na dostęp do świata rozwoju AI. Są one open source i stosunkowo łatwe do wdrożenia, więc czy pracujesz nad aplikacją biznesową, czy eksperymentujesz w domu, dlaczego nie wypróbować jednego z planów NVIDIA dla swojego pierwszego zadania AI?
Czy grałeś już w planie NVIDIA? Jeśli nie, czy myślisz, że spróbujesz? A jaki rodzaj projektu AI chciałbyś stworzyć? Daj mi znać w sekcji komentarzy poniżej.