NVIDIA NIM 通过先进的多模态能力提升视觉 AI 代理

从图像到流媒体视频，视觉数据的指数级增长，让组织的手动分析成为一项艰巨的任务。为了解决这一挑战，NVIDIA 引入了 NIM 微服务，利用视觉语言模型（VLMs）来构建先进的视觉 AI 代理。据 NVIDIA 称，这些代理能够将复杂的多模态数据转化为可操作的洞察。

视觉语言模型：视觉 AI 的核心

视觉语言模型（VLMs）处于这一创新的前沿，将视觉感知与文本推理结合在一起。与仅处理文本的传统大型语言模型不同，VLMs 可以对视觉数据进行解释和操作，实现如实时决策的应用。NVIDIA 的平台支持创建智能 AI 代理，这些代理可以自主分析数据，例如通过远程摄像头录像检测火灾的早期征兆。

NVIDIA NIM 微服务与模型集成

NVIDIA NIM 提供的微服务简化了视觉 AI 代理的开发。这些服务提供灵活的定制和简便的 API 集成。用户可以通过简单的 REST API 访问各种视觉 AI 模型，包括嵌入模型和计算机视觉（CV）模型，即使没有本地 GPU 资源。

视觉 AI 模型的类型

有几种核心视觉模型可用于构建强大的视觉 AI 代理：

• VLMs： 这些模型处理图像和文本，为 AI 代理增加多模态能力。
• 嵌入模型： 这些模型将数据转换为密集向量，适用于相似性搜索和分类任务。
• 计算机视觉模型： 专用于图像分类和对象检测等任务，增强 AI 代理的智能。

应用与实际案例

NVIDIA 展示了其 NIM 微服务的几个应用：

• 流媒体视频警报： AI 代理可自主监控用户定义事件的直播视频流，节省大量手动审查时间。
• 结构化文本提取： 结合 VLMs 和 LLMs 与 OCR 模型高效解析文档并提取信息。
• 少样本分类： 使用 NV-DINOv2 在仅需极少样本图像的情况下进行详细的图像分析。
• 多模态搜索： NV-CLIP 支持图像和文本嵌入，实现灵活的搜索功能。

开始构建视觉 AI 代理

开发者可以利用 NVIDIA 的 GitHub 仓库中的资源开始构建视觉 AI 代理。该平台提供教程和演示，引导用户创建由 NIM 微服务驱动的自定义工作流和 AI 解决方案。这种方法允许针对特定业务需求开发创新应用。

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