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2024年 3月 27日
借助 NVIDIA NeMo 定制器轻松微调和对齐 LLM
随着 大型语言模型(LLM) 在企业 AI 应用中获得更多吸引力,定制化模型 理解和集成特定行业术语、
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2024年 3月 18日
如何通过四个步骤将 RAG 应用程序从试点阶段转变为生产阶段
生成式 AI 具有改变各个行业的巨大潜力。人类工作者已经开始使用 大型语言模型(LLM) 来解释、推理和解决复杂的认知任务。
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2024年 3月 12日
借助 NVIDIA Holoscan for Media 中的新功能简化直播媒体应用程序开发
适用于媒体的 NVIDIA Holoscan 是一个软件定义的平台,用于构建和部署适用于直播媒体的应用程序。
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2023年 11月 29日
借助 NVIDIA Base Command Platform 简化作业初始化和基于 CPU 的任务
NVIDIA Base Command 平台 提供了日益精简的软件服务工作流程,旨在加速 AI 开发。本文将介绍近期添加的一些新功能,包括:
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2023年 9月 14日
使用 NVIDIA Holoscan for Media 进行软件定义广播
广播行业正在经历内容创建、管理、分发和消费方式的转变。这一转变包括从受固定功能设备约束的传统线性工作流程转变为灵活和混合的软件定义系统,
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2023年 9月 12日
使用 NVIDIA Triton 管理服务扩展深度学习部署
组织正在以前所未有的速度将机器学习(ML)集成到整个系统和产品中。他们正在寻找解决方案,以帮助处理在生产规模部署模型的复杂性。
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2023年 4月 4日
使用 Dataiku 和 NVIDIA Data Science 进行主题建模和图像分类
这个Dataiku platform日常人工智能简化了深度学习。用例影响深远,从图像分类到对象检测和自然语言处理( NLP )。
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2023年 3月 20日
在 NVIDIA Base 指挥平台上设计具有灵活工作流的数字孪生
NVIDIA Base Command Platform 提供了自信地开发复杂软件的能力,这些软件符合科学计算工作流程所需的性能标准。
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2023年 1月 12日
使用 Kubernetes 自动缩放 NVIDIA Riva 部署,用于生产中的语音 AI
语音 AI 应用,从呼叫中心到虚拟助理,严重依赖 自动语音识别 ( ASR )和文本转语音( TTS )。
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2022年 12月 6日
使用 NVIDIA Base 命令平台简化 AI 开发
NVIDIA Base Command Platform 为 AI 应用程序提供直观、功能齐全的开发体验。
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2022年 10月 31日
使用 NVIDIA GPU Operator 与 Kubernetes 协调加速虚拟机
如今,许多组织在容器中运行应用程序,以利用基于 Kubernetes 的云原生平台提供的强大编排和管理。然而,
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2022年 6月 16日
提高 Kubernetes 的 GPU 利用率
为了实现可扩展的数据中心性能, NVIDIA GPU 已成为必备产品。
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2022年 4月 26日
使用 Red Hat OpenShift 和 NVIDIA BlueField DPU 加速云就绪基础设施和 Kubernetes
IT 世界正在向云转移,云是建立在 Kubernetes 管理的容器上的。我们认为,下一个合乎逻辑的步骤是使用数据处理器( DPU…
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2022年 3月 14日
通过新的 NVIDIA AI 企业集成扩展虚拟化数据中心中的混合云支持
新的一年已经有了一个很好的开端, NVIDIA AI Enterprise 1.1 使用 VMware vSphere 与 Tanzu 7.
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2022年 3月 7日
使用 Bottlerocket 和 基于 NVIDIA 的 Amazon EC2 实例大规模部署 AI 工作负载
在大规模生产中部署人工智能支持的服务,如基于语音的助手、电子商务产品推荐和呼叫中心自动化,是一项挑战。
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