NVIDIA AI Workbench 革命性地改变了 AI 应用开发
realtime news Jun 20, 2024 04:45
NVIDIA AI Workbench 通过简化工作流程、增强合作和优化部署，简化了 AI 开发。
对简化和优化生成性 AI 开发工具的需求正在飙升。NVIDIA 的 AI Workbench 正在成为一种关键解决方案，使开发者能够无缝地实验、测试和原型化 AI 应用。
什么是 NVIDIA AI Workbench？
NVIDIA AI Workbench 为开发者提供了一个免费的平台，允许在各种 GPU 系统（从笔记本到数据中心）上构建、定制和共享 AI 项目。它是 RTX AI 工具包的一部分，据NVIDIA 博客介绍，该工具包于本月早些时候在 COMPUTEX 上推出。
该工具简化了 AI 开发环境的初始设置和持续管理，使即使是技术知识有限的人也能轻松上手。用户可以从 GitHub 开始新项目或复制现有项目，确保了工作的无缝合作和分发。
AI Workbench 如何帮助解决 AI 项目挑战
开发 AI 工作负载通常涉及复杂的过程，从设置 GPU 到管理版本不兼容性。AI Workbench 通过集成和自动化开发过程的各个方面来解决这些挑战：
- 简单设置：简化了 GPU 加速开发环境的创建。
- 无缝合作：与 GitHub 和 GitLab 等工具集成，减少合作中的摩擦。
- 环境一致性：无论从本地工作站扩展到数据中心还是云端，都能确保性能一致。
文档的 RAG，比以往更容易
NVIDIA 提供样例 Workbench 项目以帮助用户入门。其中一个项目，混合 RAG Workbench 项目，允许用户在本地或远程系统上运行自定义的基于文本的 RAG Web 应用。该项目支持多种大型语言模型（LLM），并提供本地或目标云资源推理的灵活性。
混合 RAG Workbench 项目的主要特点包括：
- 性能指标：跟踪检索时间、首次字符时间（TTFT）和字符速度等指标。
- 检索透明度：显示确切的文本片段，以提高响应对用户查询的相关性。
- 响应定制：允许通过最大字符数、温度和频率惩罚等参数来调整响应。
定制，优化，部署
AI Workbench 还帮助细化特定用例的 AI 模型。比如，Llama-factory AI Workbench 项目，通过用户友好的界面实现了 QLoRa 微调和模型量化。开发者可以使用公共或私人数据集定制模型，然后将其部署用于本地或云推理。
真正的混合 —— 在任何地方运行 AI 工作负载
Workbench 项目的混合性质使用户能够在其首选系统上运行 AI 工作负载，从本地 NVIDIA RTX 工作站到远程云服务器。这种灵活性消除了设置基础设施的开销，确保项目能够根据用户的需求进行扩展。
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