關於NVIDIA NIM

革命性的AI推論與Nvidia Nim：深入潛水

人工智能（AI）正在全球改變行業，影響醫療保健，自動駕駛汽車，金融和客戶服務。儘管AI模型開發受到了極大的關注，但AI推斷（將經過訓練的模型都應用於新數據以進行預測），是現實世界影響真正表現出來的。隨著AI驅動的應用變得越來越普遍，對高效，可擴展和低延遲推理解決方案的需求飆升。 NVIDIA神經推斷微服務（NIM）解決了這一需求。 NIM使開發人員將AI模型部署為微服務，從而簡化了大規模推理解決方案的交付。本文探討了NIM的功能，通過NIM API展示了模型使用情況，並展示了其對AI推斷的變革性影響。

關鍵學習目標：

• 掌握AI推理及其跨行業應用的重要性。
• 了解NVIDIA NIM在AI模型部署中的功能和優勢。
• 學會通過NVIDIA NIM API訪問和利用預訓練的模型。
• 掌握測量不同AI模型的推理速度的過程。
• 探索NIM的實際示例，用於文本生成和圖像創建。
• 欣賞NIM的模塊化體系結構及其對可擴展AI解決方案的好處。

（本文是數據科學博客馬拉鬆的一部分。）

目錄：

• 什麼是NVIDIA NIM？
• 探索Nvidia Nim的主要特徵
• 訪問Nvidia Nim中的型號
• 用各種模型評估推理速度
• 穩定擴散3介質：案例研究
• 常見問題

什麼是NVIDIA NIM？

NVIDIA NIM是一個平台，利用微服務來簡化現實世界應用中的AI推斷。微服務（獨立但協作服務）可以創建可擴展的，適應性的系統。通過包裝現成的AI模型作為微服務，NIM允許開發人員在沒有復雜的基礎架構或規模考慮的情況下快速整合這些模型。

NVIDIA NIM的關鍵特徵：

• 預先訓練的AI模型： NIM提供了用於不同任務的預培訓模型的庫，包括語音識別，自然語言處理（NLP）和計算機視覺。
• 性能優化： NIM利用NVIDIA的功能強大的GPU和軟件優化（如張力），用於低延遲，高通量推斷。
• 模塊化設計：開發人員可以組合和自定義微服務以滿足特定的推理要求。

探索Nvidia Nim的主要特徵：

快速部署的預訓練模型： NIM提供了各種預訓練的模型，準備立即部署，涵蓋各種AI任務。

低延遲推斷： NIM在提供快速響應方面表現出色，這對於諸如自主駕駛的實時應用程序至關重要，而自動駕駛，即傳感器和相機數據的立即處理至關重要。

訪問Nvidia Nim的型號：

1. 訪問NVIDIA NIM並使用您的電子郵件地址登錄。

2. 選擇一個模型並獲取您的API密鑰。

用各種模型評估推理速度：

本節演示瞭如何評估不同AI模型的推理速度。響應時間對於實時應用程序至關重要。我們將以推理模型（Llama-3.2-3b-Instruct Preview）為例。

推理模型（Llama-3.2-3b-Instruct）：

此NLP模型處理並響應用戶查詢。以下代碼段（需要openai和python-dotenv庫）展示了其使用和措施的推理速度：

來自Openai Import Openai
來自dotenv import load_dotenv
導入操作系統
進口時間
load_dotenv（）

llama_api_key = os.getEnv（'nvidia_api_key'）

客戶端= OpenAi（
  base_url =“ https://integrate.api.nvidia.com/v1”，
  api_key = llama_api_key）

user_input =輸入（“輸入查詢：”）

start_time = time.time（）

completion = client.chat.completions.create（
  型號=“元/llama-3.2-3b-instruct”，
  消息= [{{“ cole”：“ user”，“ content”：user_input}]，
  溫度= 0.2，
  top_p = 0.7，
  max_tokens = 1024，
  流= true
）

end_time = time.time（）

完成零件：
  如果塊。
    打印（塊。

response_time = end_time -start_time
print（f“ \ nResponse時間：{response_time}秒”） 

穩定擴散3介質：案例研究

穩定的擴散3介質從文本提示中生成圖像。以下代碼（使用requests庫）說明了其用法：

導入請求
導入基礎64
來自dotenv import load_dotenv
導入操作系統
進口時間
load_dotenv（）

Invoke_url =“ https://ai.api.nvidia.com/v1/genai/stociateai/stable-diffusion-3-medium”

api_key = os.getEnv（'stable_diffusion_api'）

＃...（其餘代碼保持不變） 

結論：

NVIDIA NIM為有效，可擴展的AI推斷提供了強大的解決方案。它的微服務體系結構與GPU加速度和預訓練的模型相結合，可以在雲和邊緣環境中快速部署實時AI應用程序。

關鍵要點：

• NIM的微服務體系結構允許對AI推理的有效縮放。
• NIM利用NVIDIA GPU和Tensorrt進行優化的推理性能。
• NIM非常適合各個行業的低延期應用。

常見問題：

Q1。 NVIDIA NIM的主要組成部分是什麼？答：核心組件包括推理服務器，預訓練的模型，張力優化和微服務體系結構。

Q2。 NVIDIA NIM可以與現有的AI模型集成嗎？答：是的，NIM支持通過容器化的微服務和標準API與現有模型集成。

Q3。 NVIDIA NIM如何工作？答：NIM通過提供用於建立AI助手和副駕駛的API，並簡化為IT和DevOps團隊的模型部署來簡化AI應用程序的開發。

Q4。提供了多少個API積分？答：個人電子郵件帳戶的1000個學分，商業帳戶的5000個。

（注意：所使用的圖像不由作者所有，並且經過許可。）

以上是關於NVIDIA NIM的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！