NVIDIA AI Workbench 是一款免费的开发环境管理器 ，用于在 GPUs 上开发、定制 AI 应用并对其进行原型设计。AI Workbench 为 AI、数据科学和机器学习 (ML) 项目提供跨 PCs、工作站、服务器和云的顺畅体验。用户体验包括：
- 在单个系统上轻松设置： 在 Windows、Ubuntu 和 macOS 上只需几分钟即可完成一键式安装，在远程系统上只需一行安装。
- 适用于去中心化部署的托管体验 ：在真正的混合环境中提供免费的 PaaS/SaaS 类型的用户体验，无需基于服务的集中式平台。
- 面向专家和初学者的无缝协作 ：在不限制高级用户自定义的情况下，实现友好的 Git、容器和应用管理。
- 跨用户和系统保持一致： 在维护功能和用户体验的同时，将工作负载和应用迁移到不同的系统中。
- 简化的 GPU 处理 ：处理系统依赖项，例如 NVIDIA Container Toolkit ，以及 支持 GPU 的容器 运行时配置。
- 简化的多容器环境 ：通过单击交付和使用，创建和共享多容器环境、工作负载和应用程序。
本文详细介绍了 2025 年 1 月发布的 NVIDIA AI Workbench，包括以下新集成和功能：
- 借助 NVIDIA Brev 实现本地与云的融合
- NVIDIA AI Blueprint 在 NVIDIA RTX 工作站的 AI Workbench 中的 PDF 至播客
- 通过 Git 实现顺畅协作
- 全新桌面应用功能
借助 NVIDIA Brev 实现本地与云的融合
根据最近 Dell 和 NVIDIA HackAI Hackathon 的反馈，用户希望通过 AI Workbench 轻松访问云 GPU。这一切现已成为可能，得益于 NVIDIA AI Workbench 和 NVIDIA Brev 之间的合作。NVIDIA Brev 是一个 AI 开发平台，可让您在云端运行、构建、训练和部署 ML 模型。
此 AI Workbench 版本首次与 Brev 进行了轻量级集成，可实现笔记本电脑到云端的一键式工作流。用户可以在 Brev 中创建云实例，将其连接到 AI Workbench，然后在云端启动完整的 AI Workbench UX。
NVIDIA Brev 是一款云聚合器，使开发者能够在几分钟内找到并启动 GPU 实例，从而以最优惠的价格访问可扩展的 GPU 计算。
入门非常简单，只需 1、2、3：
- 创建一个 Brev 帐户
- 安装 Brev CLI
- 使用以下命令将您的 Brev 实例添加为 AI 工作台位置：
$ brev login
$ brev set <org-name>
$ nvwb create context --brev-instance-name <my-brev-instance>
启动后，您正在运行的云实例将自动显示为 AI Workbench 桌面应用程序中的 AI Workbench 位置 。只需单击进入即可处理实例，或将现有项目从 AI Workbench 中的其他位置移植到 AI Workbench 中即可。
借助对 Brev 的支持，AI Workbench 现在可让您在云端快速为项目启动大小合适的实例，并将实例添加为本地 AI Workbench 上的远程位置。这为在任意 GPU 上构建和测试生成式 AI 应用创建了轻松的本地至云端流程。
有关更多详情，请参阅 AI Workbench 和 Brev Integration User Guide 。
NVIDIA AI Blueprint 在 RTX 工作站的 AI Workbench 中将 PDF 格式转换为播客
NVIDIA AI Blueprint 是参考工作流，可助力开发者开始使用代理 AI 和生成式 AI 用例。AI Workbench 支持任何基于 Docker Compose 的 NVIDIA AI Blueprint，并在任何合适的 GPU 支持系统上提供精简的点击式用户体验。AI Workbench 对于在您自己的 GPU 系统上工作特别有用，例如 NVIDIA RTX 助力的 AI 工作站 。您可以使用由 Docker Compose 提供支持的 AI Workbench 的多容器支持功能轻松启动体验。
一个很好的 例子是在 CES 2025 上发布的 PDF 至播客的 NVIDIA AI Blueprint 。借助此蓝图，您可以构建生成式 AI 应用，将训练文档、技术研究或文档等 PDF 数据转换为引人入胜的个性化音频内容。
此蓝图基于 NVIDIA NIM 微服务构建 ，非常灵活，可以在专用网络上安全运行，无需共享敏感数据即可提供切实可行的见解。如需了解更多信息，请参阅 NVIDIA 与合作伙伴共同发布 Agentic AI 蓝图 ，助力各类企业实现工作自动化。
使用 AI Workbench 项目运行蓝图具有许多优势，包括：
- 环境和 GPU 配置： 将 PDF 克隆为 Github 中的 PDF to Podcast Blueprint ，AI Workbench 使用自动 GPU 配置来处理其余工作。
- 开发集成 ：无缝支持热门开发环境 (例如 Jupyter 和 Visual Studio Code)，并支持用户配置的 Web 应用。
- 容器化和可定制环境： 所有项目均为容器化、隔离且易于修改。调整 blueprints 以满足您的特定需求，同时确保一致性和再现性。
要开始在 AI Workbench 上使用此蓝图，请通过 NVIDIA AI Blueprints/pdf-to-podcast GitHub repo 查看快速入门指南。
通过 Git 实现顺畅协作
上一个版本在 AI Workbench 桌面应用和 CLI 中引入了扩展的 Git 功能。例如，用户可以在“Branches”(分支) 视图中创建和管理分支，并在提交更改之前查看和管理文件差异。您可以通过 AI Workbench 或终端以原生方式使用 Git。
此版本包含其他 UI 改进，可用于管理分支，并确保可以立即在桌面应用中查看文件更改。除了使用“Branches” 视图之外，用户现在还可以直接从“Branch” 下拉菜单创建新分支。用户在运行容器时切换分支时也会收到通知。
借助改进的分支管理用户界面，用户可以在不影响主代码的情况下独立进行开发和实验，从而实现跨团队和项目的顺畅协作。
全新桌面应用功能
此版本引入了新的桌面应用功能，可进一步简化用户体验，包括：
- 过滤项目： 用户现在可以按日期或项目名称或说明中的关键字过滤项目。此功能可在用户工作的每个地点的主页上使用。
- Deep link widget：除 CLI 外，现在还可以在桌面应用上创建 Deep link。 用户可以生成 深度链接 ，与其他人共享后，这些链接将直接在 AI Workbench 上打开项目。在项目的“settings”（设置）页面中提供。
- 文件浏览器 ：现在可以在文件浏览器中使用编辑功能，使用户能够直接在桌面应用程序中编辑项目文件夹中的文件。这简化了在本地和远程编辑文件的过程，并且无需启动 JupyterLab 或 VS Code 来访问和编辑文件。
实时跟踪更改 ：实时文件查看现在会更新桌面应用程序中的视图。这修复了先前的延迟，即文件可能会更改 (例如名称或删除)，但不会立即显示在文件浏览器中。
开始使用 AI Workbench
现在，使用 AI Workbench 进行协作比以往更简单。最新版本包括一键式本地到云端工作流，以及扩展的 Git 和桌面应用功能，带来顺畅的用户体验。首先， 安装 AI Workbench 。有关更多详情，请参阅 AI Workbench 文档 ，并查看以下相关资源：
- 创建您的 Brev 帐户 ，一键构建您自己的笔记本电脑到云端体验。
- 开始使用 NVIDIA AI Blueprint ，使用 AI Workbench 在您自己的 GPU 系统上播客。
- 探索 AI Workbench 项目，从数据科学到检索增强型生成 (RAG)，所有这些都可以在 NVIDIA 示例项目目录 中找到。
- 访问 NVIDIA AI Workbench 开发者论坛 ，报告问题，并详细了解其他开发者如何使用 AI Workbench。
加入 NVIDIA 开发者计划 ，免费获取软件、技术文档、学习资源等。要在生产环境中使用 NIM 微服务，企业组织可以免费注册 90 天的 NVIDIA AI Enterprise 许可证 。
