Oggi ho il piacere di presentarti un progresso tecnologico che potrebbe cambiare la tua vita quotidiana di sviluppatore, soprattutto se, come me, sei appassionato di intelligenza artificiale. Ebbene sì, perché potresti pensare che sia fondamentale avere una macchina potente dotata di una GPU di fascia alta per iniziare nello sviluppo di applicazioni AI. Ma ripensaci, perché NVIDIA ha sviluppato una soluzione chiamata NVIDIA NIMche consente di superare questi vincoli materiali.
Con NVIDIA NIMpotrai sviluppare qualunque cosa ti venga in mente e implementare gli ultimi modelli di intelligenza artificiale senza dover investire in apparecchiature costose e senza preoccuparti della potenza del tuo computer. Non hai più limiti se non la tua immaginazione!
Infatti, NVIDIA NIM (NVIDIA Inference Microservices) utilizza microservizi di inferenza IA generativa per semplificare l'implementazione di modelli IA su larga scala. In altre parole, ti dà accesso a modelli di intelligenza artificiale preaddestrati e ottimizzati, ospitati su potenti server remoti. Potete quindi concentrarvi sull'essenziale, ovvero sulla creazione di applicazioni innovative.
NVIDIA NIM non rimuove solo le barriere hardware. La piattaforma offre una serie di funzionalità avanzate per soddisfare le esigenze degli sviluppatori in vari ambiti:
- Estrazione PDF multimodello : elabora documenti complessi consentendo ai tuoi sistemi di intelligenza artificiale di interpretare ed estrarre in modo efficiente informazioni da diversi tipi di PDF.
- Interagire con gli esseri umani digitali : Crea avatar IA ultrarealistici per rivoluzionare il servizio clienti, l'istruzione o l'intrattenimento. Questa funzionalità apre nuove possibilità nell’interazione uomo-macchina.
- Applicazioni farmaceutiche : Nel settore farmaceutico, NVIDIA NIM facilita lo sviluppo di piccole molecole, dimostrando la versatilità della piattaforma in industrie specializzate.
Uno dei principali punti di forza di NVIDIA NIM è il suo ampio catalogo di modelli IA. Questi modelli possono essere facilmente integrati nelle tue applicazioni tramite un'API Python intuitiva. Puoi quindi:
- Testare le risposte API : osserva come i modelli reagiscono alle tue domande e perfezionali di conseguenza.
- Esegui i modelli localmente (se l'hardware lo consente) : Se disponi di hardware compatibile, puoi eseguire alcuni modelli sul tuo computer.
- Integra le funzionalità AI nelle tue applicazioni : arricchisci i tuoi progetti con funzionalità avanzate senza ulteriore complessità.
Visita il sito Web ufficiale NVIDIA AI e iscriviti al Programma per sviluppatori NVIDIA. La registrazione è gratuita e ti dà accesso a molte risorse, incluso l'accesso a NVIDIA NIM.
Ecco un esempio di implementazione:
from openai import OpenAI text = """ coucou j'avais mi un texte un peu long ici avant. """ client = OpenAI( base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1", api_key = "" ) completion = client.chat.completions.create( model="nvidia/nemotron-4-340b-instruct", messages=[{"role":"user","content":"Résume moi le texte ci-dessous en français en 3 lignes : " + text}], temperature=0.2, top_p=0.7, max_tokens=1024, stream=False ) print(completion.choices[0].message.content) E ho anche realizzato un video tutorial per te. Puoi anche ringraziare i Patreon, perché è grazie a loro!
Questo è tutto, ora puoi integrare i modelli AI offerti da Nvidia nei tuoi progetti senza preoccuparti dell'infrastruttura sottostante.
Tieni presente che NVIDIA NIM offre crediti API agli sviluppatori e se desideri eseguire i modelli localmente, poiché è supportata la configurazione Docker, è facilmente trasponibile e garantisce coerenza tra diversi ambienti di sviluppo.
Anche la personalizzazione è un aspetto chiave di NVIDIA NIM. Gli sviluppatori hanno la possibilità di adattare e modificare i modelli esistenti per soddisfare esigenze specifiche. Ad esempio, puoi:
- Crea chatbot AI su misura per il tuo settore : Mettendo a punto i modelli, puoi specializzarli per il tuo campo di attività.
- Sviluppare applicazioni specializzate : adattare modelli preesistenti a nuovi compiti o ambiti.
Per questo, strumenti come LoRA (adattamento di basso rango) può essere utilizzato per adattare i modelli in modo efficiente.
Adesso tocca a te!
Fonte
