Ipinakilala ng
NVIDIA ang mga blueprints ng AI upang i-streamline ang proseso ng pagbuo ng mga application ng Generative AI. Ang mga blueprints na ito ay tulad ng mga plano na ginagamit ng isang arkitekto para sa isang gusali. Ang mga ito ay pre-built na mga template na idinisenyo upang matulungan ang mga developer na makakuha ng isang mabilis na pagsisimula sa mga kumplikadong proyekto ng AI. Sa halip na magsimula mula sa simula sa bawat oras, maaari kang makatipid ng oras at mabawasan ang pagiging kumplikado sa pamamagitan ng paggamit ng isang template bilang isang batayan at pagpapatupad lamang ng mga pagbabagong kailangan mo. Bukod dito, ang bawat blueprint ng NVIDIA ay isang kumpletong,”launchable”na solusyon, na nangangahulugang kasama nito ang lahat ng kailangan mong magsimula: sample code, pretrained models, at dokumentasyon. Nais mong malaman ang higit pa tungkol sa mga blueprints ng NVIDIA, ano sila, kung paano sila gumagana, at kung paano i-download ang mga ito nang libre? Pagkatapos ay basahin sa:
Itinayo ang mga ito gamit ang AI ecosystem ng NVIDIA at isama ang lahat na kinakailangan upang maipatupad ang isang solusyon sa AI. Ang mga ito ay madalas na nagsasama ng isa o higit pang mga nagpapanggap na mga modelo (tulad ng mga modelo ng wika o mga modelo ng imahe), nvidia inference microservice (o nim sa maikli) upang pamahalaan ang mga modelo, at sanggunian na code para sa aplikasyon. Ang mga template ay idinisenyo upang hawakan ang lahat mula sa pagproseso hanggang sa pangangatuwiran at interface ng gumagamit. Ito ay tulad ng isang recipe para sa paglikha ng mga aplikasyon ng AI. src=”https://www.digitalcitizen.life/wp-content/uploads/2025/07/blueprints.png”>
nvidia nim microservices
Hindi nila hinihiling ang mga developer na manatili sa eksaktong frame na ibinigay, na nagpapahintulot sa kanila na palitan ang mga modelo ng pag-aaral ng makina, pag-input ng kanilang sariling pasadyang data, at baguhin ang mga sangkap kung kinakailangan. Dinisenyo ng NVIDIA ang mga blueprints upang mapapasadya at mapapalawak, kaya maaari silang magamit bilang isang pundasyon para sa iba’t ibang mga proyekto na lumalaki nang mas malawak sa araw. Sa madaling salita, nakakakuha ka ng isang solusyon sa pagtatrabaho sa labas ng kahon, ngunit ito ay maaari mong ayusin at pinuhin upang magkasya sa iyong mga tiyak na kinakailangan. Sa halip na gumugol ng oras sa pag-iisip kung paano ikonekta ang lahat, ang blueprint ay gumagawa ng karamihan sa pagsisikap para sa iyo. Pinapadali nito ang proseso ng pagsasama ng mga modelo ng AI, data pipelines, at inference infrastructure, na hinahayaan kang tumuon sa pag-aayos ng application. src=”https://windows.atsit.in/tl/wp-content/uploads/sites/26/2025/07/nvidia-blueprints-pagpapasimple-ng-mga-proyekto-ng-ai-na-may-handa-na-mga-eskematiko.png”> 
Sa mga aplikasyon ng AI, habang ang mga gumagamit ay nakikipag-ugnay sa system, nabuo ang bagong data, at ang data na iyon ay maaaring magamit upang mapabuti ang mga modelo ng AI sa paglipas ng panahon. Ang mga Blueprints ay binuo upang samantalahin ang siklo na ito sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa AI na patuloy na matuto at pagbutihin. Kaya, maaari mong sabihin na ang mga aplikasyon ng AI na binuo gamit ang mga blueprints ay hindi static, dahil dapat silang makakuha ng mas matalinong habang nagtitipon sila ng mas maraming data. Iyon ay sinabi, upang linawin kung paano gumagana ang mga bagay sa totoong buhay, nais kong ibahagi sa iyo ang dalawang partikular na kagiliw-giliw na mga halimbawa: ang PDF sa Podcast Blueprint at ang 3D-guided generative AI blueprint. Narito kung paano gumagana ang mga ito: Tulad ng iminumungkahi ng pangalan, ang blueprint na ito ay nagko-convert ng mga dokumento ng PDF sa mga audio podcast. Halimbawa, kung mayroon kang isang ulat, isang tutorial, o kahit na isang kumplikadong papel ng pananaliksik, maaari mong i-input ito sa application ng AI na nilikha mo at bumalik sa isang audio pagsasalaysay ng nilalaman nito. src=”https://windows.atsit.in/tl/wp-content/uploads/sites/26/2025/07/nvidia-blueprints-pagpapasimple-ng-mga-proyekto-ng-ai-na-may-handa-na-mga-eskematiko-1.png”> 
nvidia pdf sa podcast
Text-to-speech engine upang makabuo ng isang audio file. Ginagamit nito ang nvidia nim microservices, na nagpapatakbo ng meta’s llama pamilya ng mga modelo para sa pag-unawa sa teksto, at isinasama ang ElevenLabs (isang tanyag na platform ng boses) upang makagawa ng mataas na talumpati. lapad=”648″taas=”329″src=”https://windows.atsit.in/tl/wp-content/uploads/sites/26/2025/07/nvidia-blueprints-pagpapasimple-ng-mga-proyekto-ng-ai-na-may-handa-na-mga-eskematiko-2.png”> 
Kapag ipinatupad, ang mga gumagamit ay madaling magdagdag ng mga labis na PDF para sa higit pang konteksto o magbigay ng mga tukoy na senyas upang gabayan ang audio output. Halimbawa, kung kailangan mo ng isang buod ng isang teknikal na manu-manong, maaari mong pakainin ang AI ang manu-manong kasama ang mga kaugnay na dokumento. Maaari mo ring turuan ang AI na gawing mas simple at mas madaling maunawaan ang wika. href=”https://docs.docker.com/compose/”> docker compose script upang mai-set up ang mga kinakailangang serbisyo sa isang solong makina. Ito ay pinakamahusay na gumagana sa isang sistema na may isang high-end na NVIDIA graphics card: NVIDIA GeForce RTX 4090, GeForce RTX 5090, o NVIDIA RTX 6000 (isang card na idinisenyo para sa mga workstation). Gayunpaman, kahit na wala kang isa sa mga ito, maaari kang Patakbuhin ang pdf sa podcast sa pamamagitan ng mga serbisyo ng ulap ng nvidia . Taas=”140″src=”https://windows.atsit.in/tl/wp-content/uploads/sites/26/2025/07/nvidia-blueprints-pagpapasimple-ng-mga-proyekto-ng-ai-na-may-handa-na-mga-eskematiko-3.png”> 
Maaari itong patunayan na maging isang time-saver para sa pag-ubos ng mga ulat o manual, at maaari rin itong maging isang mahusay na tool para sa mga kumpanya na plano na i-convert ang mga materyales sa pagsasanay o mga base ng kaalaman sa mga format ng audio para sa kanilang mga empleyado. henerasyon ng imahe. Tulad ng alam mo, ang mga modelo ng AI ay maaaring makagawa ng mga pambihirang mga imahe, ngunit talagang, mahirap na kontrolin nang eksakto kung paano lumiliko ang mga larawang ito. Gamit ang blueprint na ito mula sa NVIDIA, maaari kang lumikha ng isang simpleng layout ng 3D, at pagkatapos ay hilingin sa AI na gamitin iyon para sa pagbuo ng isang detalyado at makatotohanang imahe.
Narito ang proseso:
Una, dapat mong i-set up ang blueprint sa iyong computer, at nangangailangan ito ng suportadong hardware. Kailangan mo ng isa sa mga sumusunod na GPU: Geforce RTX 5090, Geforce RTX 5080, Geforce RTX 4090, Geforce RTX 4080, Geforce RTX 4090 laptop, o nvidia rtx 6000 Ada Lovelace Generation . Kasama rin sa mga minimum na kinakailangan ng system ang 48 GB ng RAM. Kung natutugunan ng iyong computer ang mga kinakailangan sa hardware, kakailanganin mong dumaan sa isang kumplikadong proseso ng pag-install. Sa kabutihang palad, na mahusay na na-dokumentado sa github sa 3D gabay na generative ai blueprint-flux.dev nim repositoryo. href=”https://www.blender.org/”> blender , ang kilalang open-source 3D na tool sa paglikha. Sa Blender, inilalagay mo ang mga simpleng hugis upang kumatawan sa mga bagay tulad ng mga gusali o kasangkapan at itakda ang anggulo ng camera ayon sa gusto mo. Ang eksena ay hindi kailangang maging detalyado; Ang isang magaspang na sketch ay sapat na upang gabayan ang AI sa pagbuo ng isang photorealistic na imahe. src=”https://www.digitalcitizen.life/wp-content/uploads/2025/07/blueprints-6.png”> na may isang text prompt na ibinibigay mo. Pinapayagan nito ang AI na makabuo ng isang pangwakas na imahe batay sa eksena na iyong na-set up. Ang pinakamagandang bahagi ay nagbibigay ito sa iyo ng higit na kontrol sa komposisyon ng imahe. Maaari mong ayusin ang eksena sa Blender, paglalagay ng mga bagay sa iba’t ibang mga posisyon o pagbabago ng anggulo ng camera, at iginagalang ng AI ang iyong mga pagbabago. Halimbawa, kung inilalagay mo ang bukal sa file ng demo sa harapan at ang katedral sa kanan, ang AI ay bubuo ng isang imahe na sumasalamin sa mga eksaktong pagkakalagay na iyon. Ito ay tulad ng pagkakaroon ng isang susunod na gen na tool na nagbibigay-daan sa iyo na umulit sa iyong mga disenyo sa real-time, na nagbibigay sa iyo ng kakayahang umangkop upang makagawa ng mga pagsasaayos at makita ang mga resulta kaagad. src=”https://windows.atsit.in/tl/wp-content/uploads/sites/26/2025/07/nvidia-blueprints-pagpapasimple-ng-mga-proyekto-ng-ai-na-may-handa-na-mga-eskematiko-5.png”> 
Ang kontrol sa proseso ng pagbuo ng mga makatotohanang mga imahe. Nagbibigay ang Nvidia ng isang ai blueprints portal Madaling mag-navigate, kung saan maaari kang mag-browse ng mga magagamit na mga blueprints ayon sa kategorya, suriin ang kanilang mga pag-andar, at ma-access ang code. Mayroon kang pagpipilian upang i-deploy ang mga ito ng kaunting pag-setup sa pamamagitan ng ulap ng Nvidia, o kung gusto mo, maaari mong i-download ang source code mula sa GitHub upang patakbuhin ang mga ito nang lokal sa iyong computer. Maraming mga blueprints ay maaari ding magamit ng mga independiyenteng developer o sa bahay, na nagpapakita na sinusubukan ng NVIDIA na maabot ang maraming mga gumagamit hangga’t maaari, mula sa mga maliliit na tagalikha hanggang sa malalaking negosyo. Nagbibigay ang mga ito ng mga handa na schematics, o mga daloy ng trabaho kung gusto mo, maaari itong ipasadya at mabago para sa iyong mga pangangailangan. Kung ikaw ay isang developer ng negosyo, isang malikhaing propesyonal, o isang taong mahilig lamang sa tech, ang mga blueprints na ito ay nag-aalok ng isang mas madaling paraan upang ma-access ang mundo ng pag-unlad ng AI. Bukas ang mga ito at medyo madaling i-deploy, kaya’t nagtatrabaho ka sa isang application ng negosyo o nag-eksperimento sa bahay, bakit hindi subukan ang isa sa mga blueprints ng Nvidia para sa iyong unang gawain ng AI? Kung hindi, sa palagay mo susubukan mo ba sila? At anong uri ng proyekto ng AI ang nais mong likhain? Ipaalam sa akin sa seksyon ng mga komento sa ibaba.