Nvidia Nim에 관한 모든 것

NVIDIA NIM과의 AI 추론 혁신 : 깊은 다이빙

인공 지능 (AI)은 전 세계적으로 산업을 변화시켜 의료, 자율 주행 차, 금융 및 고객 서비스에 영향을 미칩니다. AI 모델 개발은 상당한 관심을받는 반면, AI 추론 (훈련 된 모델을 예측을위한 새로운 데이터에 적용하는 것은 실제 영향이 진정으로 나타납니다. AI 구동 응용 프로그램이 더 널리 퍼져 있기 때문에 효율적이고 확장 가능하며 낮은 지연성 추론 솔루션에 대한 수요가 급증하고 있습니다. NVIDIA 신경 추론 마이크로 서비스 (NIM)가 이러한 요구를 다룹니다. NIM은 개발자가 AI 모델을 마이크로 서비스로 배포하여 대규모 추론 솔루션의 전달을 간소화 할 수 있도록합니다. 이 기사는 NIM의 기능을 탐구하고 NIM API를 통한 모델 사용을 보여 주며 AI 추론에 대한 변형 영향을 보여줍니다.

주요 학습 목표 :

• AI 추론의 중요성과 산업 간 애플리케이션의 중요성을 파악하십시오.
• AI 모델 배포에서 NVIDIA NIM의 기능과 장점을 이해하십시오.
• NVIDIA NIM API를 통해 미리 훈련 된 모델에 액세스하고 활용하는 방법을 배우십시오.
• 다른 AI 모델에서 추론 속도를 측정하는 과정을 마스터하십시오.
• 텍스트 생성 및 이미지 생성을위한 NIM의 실제 예를 살펴보십시오.
• NIM의 모듈 식 아키텍처와 확장 가능한 AI 솔루션에 대한 이점에 감사드립니다.

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 :

• nvidia nim은 무엇입니까?
• Nvidia Nim의 주요 기능 탐색
• nvidia nim 내에서 모델에 액세스합니다
• 다양한 모델로 추론 속도를 평가합니다
• 안정적인 확산 3 매체 : 사례 연구
• 자주 묻는 질문

nvidia nim은 무엇입니까?

NVIDIA NIM은 실제 애플리케이션에서 AI 추론을 단순화하기 위해 마이크로 서비스를 활용하는 플랫폼입니다. 독립적이면서도 공동 작업 서비스 인 마이크로 서비스는 확장 가능하고 적응 가능한 시스템을 생성 할 수 있습니다. NIM을 사용하면 즉시 사용 가능한 AI 모델을 마이크로 서비스로 포장함으로써 개발자는 복잡한 인프라 나 스케일링 고려 사항없이 이러한 모델을 빠르게 통합 할 수 있습니다.

nvidia nim의 주요 특성 :

• 미리 훈련 된 AI 모델 : NIM은 음성 인식, 자연어 처리 (NLP) 및 컴퓨터 비전을 포함한 다양한 작업을위한 미리 훈련 된 모델 라이브러리를 제공합니다.
• 성능 최적화 : NIM은 NVIDIA의 강력한 GPU 및 소프트웨어 최적화 (예 : Tensorrt)를 사용하여 긴 변함이 적고 처리량이 많은 추론을 사용합니다.
• 모듈 식 설계 : 개발자는 마이크로 서비스를 결합하고 사용자 정의하여 특정 추론 요구 사항을 충족 할 수 있습니다.

Nvidia Nim의 주요 기능 탐색 :

빠른 배포를위한 미리 훈련 된 모델 : NIM은 다양한 AI 작업을 포함하는 즉각적인 배포를위한 광범위한 미리 훈련 된 모델을 제공합니다.

낮은 격렬성 추론 : NIM은 센서 및 카메라 데이터의 즉각적인 처리가 가장 중요합니다. 자율 주행과 같은 실시간 응용 프로그램에 중요한 빠른 응답을 제공하는 데 탁월합니다.

NVIDIA NIM의 모델 액세스 :

1. NVIDIA NIM에 액세스하고 이메일 주소를 사용하여 로그인하십시오.

2. 모델을 선택하고 API 키를 얻으십시오.

다양한 모델로 추론 속도 평가 :

이 섹션에서는 다양한 AI 모델의 추론 속도를 평가하는 방법을 보여줍니다. 응답 시간은 실시간 응용 프로그램에 중요합니다. 예를 들어 추론 모델 (LLAMA-3.2-3B- 스트럽 미리보기)을 사용하겠습니다.

추론 모델 (llama-3.2-3b-instruct) :

이 NLP 모델은 사용자 쿼리를 프로세스하고 응답합니다. 다음 코드 스 니펫 ( openai 및 python-dotenv 라이브러리가 필요)은 사용법을 보여주고 추론 속도를 측정합니다.

 OpenAi import OpenAi에서
dotenv import load_dotenv에서
OS 가져 오기
수입 시간
load_dotenv ()

llama_api_key = os.getenv ( 'nvidia_api_key')

클라이언트 = OpenAi (
  base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
  api_key = llama_api_key)

user_input = 입력 ( "쿼리를 입력 :")

start_time = time.time ()

완료 = client.chat.completions.create (
  model = "meta/llama-3.2-3b instruct",
  message = [{ "역할": "user", "content": user_input}],
  온도 = 0.2,
  top_p = 0.7,
  max_tokens = 1024,
  스트림 = 참
))

end_time = time.time ()

완료중인 청크 :
  if chunk.choices [0] .delta.content는 없음 :
    print (chunk.choices [0] .delta.content, end = "")

응답 _time = end_time -start_time
print (f "\ nresponse 시간 : {response_time} seconds") 

안정적인 확산 3 매체 : 사례 연구

안정적인 확산 3 매체는 텍스트 프롬프트에서 이미지를 생성합니다. 다음 코드 ( requests 라이브러리 사용)는 사용법을 보여줍니다.

 가져 오기 요청
베이스 64 수입
dotenv import load_dotenv에서
OS 가져 오기
수입 시간
load_dotenv ()

invoke_url = "https://ai.api.nvidia.com/v1/genai/stabilitai/stable-diffusion-3-medium"

api_key = os.getenv ( 'stable_diffusion_api')

# ... (코드의 나머지는 동일하게 유지됨) 

결론:

NVIDIA NIM은 효율적이고 확장 가능한 AI 추론을위한 강력한 솔루션을 제공합니다. GPU 가속 및 미리 훈련 된 모델과 결합 된 마이크로 서비스 아키텍처를 통해 클라우드 및 에지 환경에서 실시간 AI 응용 프로그램을 빠르게 배포 할 수 있습니다.

주요 테이크 아웃 :

• NIM의 마이크로 서비스 아키텍처는 AI 추론의 효율적인 스케일링을 허용합니다.
• NIM은 최적화 된 추론 성능을 위해 NVIDIA GPU 및 TENSORRT를 활용합니다.
• NIM은 다양한 산업 분야의 저도 응용 프로그램에 이상적입니다.

자주 묻는 질문 :

Q1. Nvidia Nim의 주요 구성 요소는 무엇입니까? A : 핵심 구성 요소에는 추론 서버, 미리 훈련 된 모델, Tensorrt 최적화 및 마이크로 서비스 아키텍처가 포함됩니다.

Q2. nvidia nim이 기존 AI 모델과 통합 될 수 있습니까? A : 그렇습니다. NIM은 컨테이너화 된 마이크로 서비스 및 표준 API를 통해 기존 모델과의 통합을 지원합니다.

Q3. nvidia nim은 어떻게 작동합니까? A : NIM은 AI 비서 및 사본을 구축하기위한 API를 제공하고 IT 및 DevOps 팀을위한 모델 배포를 간소화하여 AI 애플리케이션 개발을 단순화합니다.

Q4. 얼마나 많은 API 크레딧이 제공됩니까? A : 개인 이메일 계정의 경우 1000 학점, 비즈니스 계정의 경우 5000 학점.

(참고 : 사용 된 이미지는 저자가 소유하지 않으며 허가를 받아 사용됩니다.)

위 내용은 Nvidia Nim에 관한 모든 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!