NVIDIA NIM ذهن شما را درگیر کرده است!!!

Summarize this content to 400 words in Persian Lang

استقرار مدل های هوش مصنوعی به طور سنتی یک کار پیچیده و نیازمند منابع بوده است. NVIDIA قصد دارد این را با پلتفرم Inference Microservices خود که به NVIDIA NIM معروف است، تغییر دهد. NIM که برای ساده‌سازی فرآیند استقرار مدل‌های هوش مصنوعی در مقیاس طراحی شده است، عملکرد بهینه‌شده، پشتیبانی از چندین دامنه هوش مصنوعی و ادغام با چارچوب‌های محبوب را ارائه می‌دهد و آن را به ابزاری ارزشمند برای توسعه‌دهندگان و شرکت‌های هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.

ویژگی های کلیدی NVIDIA NIM

عملکرد بهینه شده برای راه حل های خاص دامنه

NVIDIA NIM کتابخانه‌های CUDA و کدهای تخصصی دامنه خاص را بسته‌بندی می‌کند تا اطمینان حاصل کند که برنامه‌ها در موارد استفاده خاص خود به طور دقیق و کارآمد عمل می‌کنند. این شامل پشتیبانی از دامنه‌هایی مانند پردازش زبان، تشخیص گفتار، پردازش ویدیو، مراقبت‌های بهداشتی و غیره است.

پشتیبانی از هوش مصنوعی درجه سازمانی

NIM بر روی یک کانتینر پایه درجه یک سازمانی ساخته شده است، که بخشی از NVIDIA AI Enterprise است و پایه ای قوی برای نرم افزار هوش مصنوعی فراهم می کند. این شامل شاخه‌های ویژگی، اعتبارسنجی دقیق، پشتیبانی سازمانی با توافق‌نامه‌های سطح خدمات (SLA) و به‌روزرسانی‌های امنیتی منظم است، که محیطی امن و قابل اعتماد برای استقرار برنامه‌های هوش مصنوعی را تضمین می‌کند.

طیف گسترده ای از مدل های AI پشتیبانی شده

NIM از انواع مدل‌های هوش مصنوعی، از جمله مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، مدل‌های زبان بینایی (VLM) و مدل‌هایی برای گفتار، تصاویر، ویدیو، سه بعدی، کشف دارو، تصویربرداری پزشکی و غیره پشتیبانی می‌کند. توسعه دهندگان می توانند از مدل های هوش مصنوعی از پیش ساخته شده از کاتالوگ NVIDIA API یا مدل های خود میزبان برای تولید استفاده کنند و زمان توسعه و پیچیدگی را کاهش دهند.

ادغام با چارچوب های محبوب هوش مصنوعی

NIM به طور یکپارچه با چارچوب های هوش مصنوعی محبوب مانند Haystack، LangChain و LlamaIndex یکپارچه می شود. این به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا موتورهای استنتاج بهینه NIM را با کمترین تلاش در جریان کار و برنامه های موجود خود بگنجانند.

مزایای استفاده از NVIDIA NIM

کاهش هزینه و بهبود بهره وری

با استفاده از موتورهای استنتاج بهینه شده برای هر مدل و تنظیمات سخت افزاری، NIM بهترین تأخیر و توان عملیاتی ممکن را در زیرساخت های شتاب یافته ارائه می دهد. این امر هزینه اجرای بارهای کاری استنتاج را کاهش می دهد و تجربه کاربر نهایی را بهبود می بخشد.

مقیاس پذیری و سفارشی سازی

میکروسرویس های NIM با بسته بندی الگوریتمی، سیستم و بهینه سازی زمان اجرا و افزودن APIهای استاندارد صنعتی، فرآیند استقرار مدل هوش مصنوعی را ساده می کنند. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا NIM را در برنامه ها و زیرساخت های موجود خود بدون سفارشی سازی گسترده یا تخصص تخصصی ادغام کنند.

استقرار مدل سریع و قابل اعتماد

NIM استقرار مدل سریع، قابل اعتماد و ساده را امکان پذیر می کند و به توسعه دهندگان این امکان را می دهد تا بر روی ساخت جریان های کاری و برنامه های کاربردی مولد هوش مصنوعی عملکردی و خلاقانه تمرکز کنند. با NIM، کسب‌وکارها می‌توانند زیرساخت هوش مصنوعی خود را برای حداکثر کارایی و مقرون به صرفه بهینه کنند، بدون اینکه نگران پیچیدگی‌های توسعه مدل هوش مصنوعی و کانتینری‌سازی باشند.

شروع کار با NVIDIA NIM

برای شروع کار با NVIDIA NIM، توسعه‌دهندگان می‌توانند به طیف وسیعی از مدل‌های هوش مصنوعی از کاتالوگ NVIDIA API دسترسی داشته باشند. نمونه سازی را می توان مستقیماً در کاتالوگ با استفاده از رابط کاربری گرافیکی یا API انجام داد. برای استقرار تولید، توسعه‌دهندگان می‌توانند مدل‌های پایه هوش مصنوعی را با استفاده از Kubernetes در ارائه‌دهندگان اصلی ابر یا در محل میزبانی کنند.

مثال: استفاده از NIM با LangChain

در اینجا یک مثال سریع از نحوه استفاده از NIM در کد پایتون با LangChain آورده شده است:

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA

llm = ChatNVIDIA(base_url=”http://0.0.0.0:8000/v1″, model=”meta/llama3-8b-instruct”, temperature=0.5, max_tokens=1024, top_p=1)

result = llm.invoke(“What is a GPU?”)
print(result.content)

وارد حالت تمام صفحه شوید

از حالت تمام صفحه خارج شوید

from langchain_nvidia_ai_endpoints import ChatNVIDIA

llm = ChatNVIDIA(base_url="http://0.0.0.0:8000/v1", model="meta/llama3-8b-instruct", temperature=0.5, max_tokens=1024, top_p=1)

result = llm.invoke("What is a GPU?")
print(result.content)