在 NVIDIA GTC 2023 上， NVIDIA 展示了如何利用人工智能工作流来帮助您加速开发人工智能解决方案，以解决一系列用例。
AI workflows 是云原生的打包参考示例，展示了如何使用 NVIDIA 人工智能框架来高效构建人工智能解决方案，如智能虚拟助理、网络安全数字指纹、产品推荐等。人工智能工作流程可能包括预训练的模型、训练和推理管道、 Python 代码和 Helm 图表，为开发人员加速实现人工智能成果提供了一个起点。
有关 NVIDIA 最新突破的更多信息，请观看 keynote from CEO Jensen Huang 。
用于个性化产品推荐的下一个项目预测 AI 工作流程
NVIDIA 下一项预测 AI 工作流程 旨在帮助公司建立有效的个性化推荐，几乎不使用用户数据。
工作流包含以下功能：
- 使用 NVIDIA Merlin 进行数据预处理
- NVIDIA Triton 推理服务器，带 NVIDIA Merlin 系统
- 云原生部署的 Helm 图表
- 用于在生产中部署的参考解决方案，包括用于身份验证、日志记录和监控的组件
使用 下一项预测 AI 工作流程 和 在 NVIDIA LaunchPad 试用 可以更准确地预测接下来会发生什么。
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路线优化人工智能工作流程，最大限度地降低车辆路线效率
NVIDIA route optimization AI workflow 是一种封装解决方案，用于提高效率、成本效益和近实时适应动态约束的能力。
该工作流程演示了如何使用 NVIDIA cuOpt ，通过为车队寻找最优化的路线来最大限度地降低车辆路线效率，从而实现送货、取货、调度等。
工作流包含以下功能：
- 打包的云原生 NVIDIA cuOpt 解算器管道
- Helm 图表和 Jupyter 笔记本，带有示例 Python 代码
- 用于在生产中部署的参考解决方案，包括用于身份验证、日志记录和监控的组件
了解有关 route optimization AI workflow 的更多信息。
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用于大规模部署的语音 AI 工作流
NVIDIA Riva 令人兴奋的更新有助于加快音频转录和智能虚拟助理解决方案在任何云 Kubernetes 分发上的开发和部署。
开发人员和 AI / ML 从业者也可以使用 NVIDIA Riva 来构建和部署任何需要在云中、本地、边缘或嵌入式部署语音和翻译人工智能的对话式人工智能管道。
以下是新的语音 AI 工作流程：
- Audio transcription AI workflow ：使用 NVIDIA Riva 自动语音识别（ ASR ）快速构建和部署定制的音频转录管道，用于识别人类语音。
- Intelligent virtual assistant AI workflow ：使用 NVIDIA Riva 高效定制、构建和部署智能虚拟助理管道。 Riva ASR 识别特定领域词汇的人类语音， Riva 文本到语音（ TTS ）通过引人入胜的人工智能合成语音提供响应。
新工作流程的亮点包括以下内容：
- ASR 模型训练，以实现尽可能好的实时精度。
- NVIDIA Riva 预训练 TTS 模型，采用开箱即用的专业英语女声和男声。
- 打包模型、 Helm 图表、 Jupyter 笔记本电脑和文档，用于快速、灵活的部署。
- 集成身份验证、监控、报告和负载平衡微服务，实现无缝生产扩展。
NVIDIA 与 Deloitte 、 HPE 、 Infosys, Interactions 和 Quantiphi 合作，以更低的成本更快地部署基于语音 AI 的定制应用程序。
熟悉 audio transcription AI workflow 、 intelligent virtual assistant AI workflow 和 NVIDIA Riva ，并在 LaunchPad 上免费试用。
查看语音 AI 开发者日会议，并将其和以下 GTC 会议添加到您的日历中：
- Transforming Customer Service with Speech AI Applications
- The Future of Customer Service: How Speech AI is Changing the Game
- Insights from Industry Experts: Speech AI for Impactful Contact Centers
数字指纹更快地检测网络威胁
NVIDIA Morpheus 的更新使数字指纹网络安全工作流程更易于培训、部署和管理。有了 NVIDIA digital fingerprinting AI workflow ，您可以快速开始构建人工智能模型和管道，以支持大规模的实时威胁检测。或者，您可以利用 NVIDIA Morpheus 人工智能框架来构建解决方案，以解决其他网络安全人工智能用例。
亮点包括以下内容：
- 集成培训和反馈，更好地实现大规模的模型培训，用于对单个用户、设备、帐户和应用程序进行数字指纹识别，以更快地检测威胁。
- 非线性流水线支持在 Morpheus 流水线内更有效地训练数据。
- 新的网络安全人工智能用例，通过生成人工智能检测鱼叉式网络钓鱼电子邮件。
德勤和 NVIDIA 正在合作，为 NVIDIA 加速的客户带来基于人工智能的网络安全 Morpheus 。通过我们的组合解决方案，我们可以帮助组织提高高级攻击检测的有效性，同时与在通用计算机上运行人工智能模型相比，每年可节省 30-50% 以上的网络安全成本。
了解有关 digital fingerprinting AI workflow 的更多信息，或在 LaunchPad 上免费试用。
有关更多信息，请将这些 GTC 会话添加到您的日历中：
- How to Deploy a Digital Fingerprinting Workflow to Detect and Stop Cyberattacks Faster
- Learn About New AI-Based Cybersecurity Use Cases and Capabilities
三个零售人工智能工作流程，帮助零售业解决 1000 亿美元的缩水问题
为了让您更容易快速构建和推出旨在防止盗窃的应用程序， NVIDIA 在其云原生 Metropolis 微服务的基础上创建了三个零售人工智能工作流。
工作流可以用作防丢失应用程序的无代码或低代码构建块。它们预先训练了被盗产品最多的图像，以及插入现有商店应用程序的软件，用于销售点机器以及整个商店的物品和产品跟踪。
以下是三个零售人工智能工作流程：
- NVIDIA retail loss prevention AI workflow ：基于 NVIDIA Research 开发的最先进的少镜头学习技术，该人工智能工作流程对数百种最常见的赃物进行了预训练，包括肉类、酒精和洗衣粉。它可以识别不同大小和形状的它们。该工作流程专为主动学习而设计，可识别和捕获顾客和同事在结账时扫描的任何新产品。零售商和独立软件供应商可以自定义并快速索引数十万商店产品，以进行跨摄像头和条形码扫描识别，并提供具有可操作信息的智能警报。
- NVIDIA multi-camera tracking AI workflow ：这种人工智能工作流程提供了多目标、多摄像头的功能，使应用程序开发人员能够更轻松地创建系统，在整个商店的多个摄像头上跟踪对象。工作流跟踪对象并存储跨摄影机的关联，并为每个对象维护一个唯一的 ID 。通过视觉嵌入或外观而不是个人生物特征信息来跟踪物品，以维护购物者的完全隐私。
- NVIDIA retail store analytics AI workflow ：您可以使用自定义仪表板为商店分析创建端到端零售视觉 AI 应用程序。使用和自定义各种分析的工作流程，包括队列分析、购物者占用率、停留时间和轨迹、客户旅程的热图、接近度、线路交叉和感兴趣的区域。您可以轻松地扩展到其他用例或自定义到单个商店。零售商可以利用这些信息来优化人员配置，加强商店商品销售和布局，并改善客户体验，以最大限度地提高销售额。
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将这些 GTC 会话添加到您的日历中：
- Leveraging NVIDIA Pre-Trained Models to Build Loss-Prevention Applications Faster
- 对于 EMEA 时区： Leveraging NVIDIA Pre-Trained Models to Build Loss Prevention Applications Faster, with Q&A from EMEA Region
- Solving Computer Vision Grand Challenges in One-Click
立即注册 GTC 2023 ，了解有关 GPU 的最新更新 – 加速人工智能技术的更多信息。
