NVIDIA AI Workbench est une boîte à outils puissante qui permet aux développeurs et aux utilisateurs d'initier des projets d'IA localement sur un PC ou une station de travail et de les mettre à l'échelle de manière transparente dans différents environnements, que ce soit sur le cloud ou dans un centre de données, en quelques clics seulement.

L'une des principales caractéristiques de l'AI Workbench est sa capacité à simplifier l'accès aux ressources populaires telles que les dépôts Hugging Face, GitHub et NGC d'NVIDIA. Tout cela se fait via une interface utilisateur simplifiée, offrant une approche rationalisée qui promet de simplifier et d'accélérer les workflows pour les développeurs d'IA ou toute personne souhaitant migrer leurs projets d'IA.

La boîte à outils permet aux utilisateurs de personnaliser et d'exécuter des projets d'IA préconçus d'NVIDIA en quelques clics seulement. Cela inclut une large gamme de projets, comme un système de chatbot à récupération augmentée, la possibilité de personnaliser des modèles de langage à grande échelle et la génération d'images personnalisées.

L'AI Workbench assure également une intégration transparente avec WSL2, créant son propre environnement séparé pour maintenir l'isolation par rapport à tout paramétrage existant sur le système de l'utilisateur. Cela aide à garder le système propre et organisé, avec toutes les dépendances nécessaires pour l'AI Workbench déjà installées dans l'environnement WSL2 spécifique.

Dans l'ensemble, NVIDIA AI Workbench est un outil révolutionnaire qui simplifie et accélère les workflows d'IA, permettant aux développeurs et aux utilisateurs de déployer et de mettre à l'échelle rapidement et facilement leurs projets d'IA dans divers environnements.

La boîte à outils d'IA d'Nvidia est un outil puissant qui permet aux développeurs et aux utilisateurs d'initier des projets d'IA localement sur leur PC ou leur station de travail, et de les mettre à l'échelle de manière transparente dans différents environnements, que ce soit sur le cloud ou dans un centre de données, en quelques clics seulement.

L'une des principales caractéristiques de l'AI Workbench est sa capacité à simplifier l'accès aux ressources populaires, telles que les dépôts Hugging Face, GitHub et NGC d'Nvidia, tout en offrant une interface utilisateur simplifiée. Cette approche rationalisée promet de simplifier et d'accélérer les workflows pour les développeurs d'IA ou toute personne souhaitant migrer leurs projets d'IA.

La boîte à outils permet aux utilisateurs de personnaliser et d'exécuter des projets d'IA préconçus d'Nvidia en quelques clics seulement, offrant des possibilités infinies. Avec l'AI Workbench, les développeurs peuvent facilement accéder et utiliser les modèles préconçus d'Nvidia, comme le système de chatbot hybride RAG, qui permet de discuter avec des documents à l'aide de la génération à récupération augmentée, ou la possibilité de personnaliser des modèles de langage à grande échelle.

En tirant parti de l'AI Workbench, les utilisateurs peuvent réduire le temps et les efforts nécessaires pour configurer et gérer leurs workflows d'IA, leur permettant de se concentrer sur le développement et le déploiement de leurs projets. L'intégration transparente avec diverses plateformes et ressources assure une collaboration fluide et efficace dans différents environnements, accélérant ainsi le processus global de développement de l'IA.

La boîte à outils d'IA d'Nvidia offre aux développeurs la flexibilité de collaborer et de migrer des projets d'IA vers n'importe quel environnement activé par GPU. L'une des principales caractéristiques de l'AI Workbench est sa capacité à simplifier l'accès aux ressources populaires telles que les dépôts Hugging Face, GitHub et NGC d'Nvidia. Cette interface utilisateur simplifiée promet d'accélérer les workflows pour les développeurs d'IA.

Le Launchpad de l'AI Workbench propose une collection de projets d'IA préconçus que les utilisateurs peuvent facilement cloner et personnaliser. Par exemple, le système de chatbot hybride RAG permet aux utilisateurs de discuter avec leurs documents à l'aide de la génération à récupération augmentée. Les utilisateurs peuvent également personnaliser des modèles de langage à grande échelle à n'importe quelle échelle, en tirant parti de projets préconçus comme Megatron-LLM 7B sur GitHub.

De plus, l'AI Workbench permet aux utilisateurs d'exécuter des versions quantifiées de modèles comme Megatron-LLM 7B et LLaMA 7B localement sur des GPU avec aussi peu que 12 Go de mémoire VRAM. Les utilisateurs peuvent également intégrer leurs propres microservices hébergés et déployer des modèles d'IA via le serveur d'inférence Triton d'Nvidia.

En fournissant l'accès à ces projets d'IA préconçus, la boîte à outils d'IA d'Nvidia permet aux développeurs de démarrer rapidement leurs projets, réduisant ainsi le temps et les efforts nécessaires pour la configuration et la configuration. Cette approche rationalisée aide à accélérer les workflows d'IA et permet une collaboration transparente dans divers environnements, que ce soit sur le cloud ou dans un centre de données.

La boîte à outils d'IA d'Nvidia est un outil puissant qui permet aux développeurs et aux utilisateurs d'initier, de collaborer et de migrer de manière transparente des projets d'IA dans divers environnements activés par GPU. Cette version vise à simplifier et à accélérer les workflows d'IA en fournissant les principales fonctionnalités suivantes :

1. Accès simplifié aux ressources populaires : l'AI Workbench offre un accès facile aux ressources d'IA populaires, notamment les dépôts Hugging Face, GitHub et NGC d'Nvidia, le tout dans une interface utilisateur conviviale.

2. Mise à l'échelle et déploiement transparents : les utilisateurs peuvent démarrer des projets localement sur leur PC ou leur station de travail, puis les déployer facilement sur le cloud ou dans des environnements de centre de données en quelques clics seulement.

3. Personnalisation de projets d'IA préconçus : l'AI Workbench permet aux utilisateurs de personnaliser et d'exécuter des projets d'IA préconçus par Nvidia, comme le système de chatbot hybride RAG, en quelques secondes, permettant une expérimentation et un déploiement rapides.

4. Environnements isolés et gérés : l'AI Workbench crée son propre environnement WSL2 séparé, assurant l'isolation par rapport à tout paramétrage existant et maintenant un système propre et organisé.

5. Configuration simplifiée : la boîte à outils gère l'installation et la configuration des dépendances nécessaires, telles que WSL2 et Docker, simplifiant ainsi le processus de configuration pour les utilisateurs.

En tirant parti de l'AI Workbench, les développeurs et les utilisateurs peuvent accélérer leurs workflows d'IA, réduire les coûts de développement et réaliser une collaboration transparente sur diverses plateformes, les habilitant à se concentrer sur l'innovation plutôt que sur la gestion de l'infrastructure.

La boîte à outils d'IA d'Nvidia est un outil puissant qui permet aux développeurs et aux utilisateurs d'initier des projets d'IA localement sur leur PC ou leur station de travail, et de les mettre à l'échelle de manière transparente dans divers environnements, que ce soit sur le cloud ou dans un centre de données, le tout en quelques clics.

L'une des principales caractéristiques de l'AI Workbench est sa capacité à simplifier l'accès aux ressources populaires telles que les dépôts Hugging Face, GitHub et NGC d'Nvidia, tout en offrant une interface utilisateur simplifiée. Cette approche rationalisée promet de simplifier et d'accélérer les workflows pour les développeurs d'IA ou toute personne souhaitant migrer leurs projets d'IA.

La boîte à outils permet aux utilisateurs de personnaliser et d'exécuter des projets d'IA préconçus par Nvidia en quelques clics seulement, offrant des possibilités infinies pour l'expérimentation et le déploiement. Avec l'AI Workbench, les développeurs peuvent facilement accéder et utiliser les modèles préconçus par Nvidia, tels que GPT-3.5, DALL-E et autres, pour donner un coup de pouce à leurs propres projets d'IA.

De plus, l'AI Workbench assure l'isolation de ses environnements par rapport à tout paramétrage existant sur le système de l'utilisateur, maintenant ainsi une configuration propre et organisée. La boîte à outils gère également l'installation des dépendances nécessaires, comme WSL2, rendant le processus de configuration sans tracas pour les utilisateurs.

Dans l'ensemble, la boîte à outils d'IA d'Nvidia offre une approche rationalisée et flexible pour le développement d'IA, permettant aux utilisateurs de prototyper rapidement, de personnaliser et de déployer leurs projets d'IA dans divers environnements, que ce soit localement ou sur le cloud.

Dans cette vidéo, nous avons exploré la boîte à outils d'IA d'Nvidia, un outil puissant qui permet aux développeurs et aux utilisateurs d'initier des projets d'IA localement et de les mettre à l'échelle de manière transparente dans divers environnements.

Les points clés de l'AI Workbench incluent :

• Un accès simplifié aux ressources populaires comme Hugging Face, GitHub et NGC d'Nvidia, le tout dans une interface utilisateur simplifiée.
• La possibilité de personnaliser et d'exécuter des projets d'IA préconçus en quelques clics seulement, permettant aux utilisateurs de tirer parti de l'expertise d'Nvidia et d'accélérer leurs workflows.
• Une intégration transparente avec WSL2 et Docker, assurant une configuration propre et organisée qui n'interfère pas avec les environnements existants.
• La flexibilité de travailler localement sur un PC ou une station de travail et de mettre à l'échelle les projets sur le cloud ou dans un centre de données avec facilité.

En démontrant le processus d'installation et en présentant le projet de chatbot hybride RAG, nous avons donné un aperçu des capacités de l'AI Workbench. Cet outil promet de simplifier et d'accélérer le développement et le déploiement de l'IA, en donnant aux développeurs et aux utilisateurs les moyens d'agir.

Au fur et à mesure que nous avancerons, nous continuerons à explorer les profondeurs de l'AI Workbench et à découvrir davantage de ses fonctionnalités et de ses cas d'utilisation. Restez à l'écoute pour les prochaines vidéos où nous plongerons plus en détail dans la création et la gestion de vos propres projets d'IA à l'aide de cet outil puissant.