教程

2024年 10月 1日

使用 NVIDIA AI 端点和 Ragas 对医疗 RAG 的评估分析

在快速发展的医学领域，尖端技术的集成对于增强患者护理和推进研究至关重要。其中一项创新是 检索增强生成（RAG），
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2024年 9月 25日

NVIDIA NIM 智能体蓝图助力 AI 应用打造数字人机交互界面

为客户提供高质量的服务仍然是各行各业企业的首要任务，从回答问题和解决问题到促进在线订单。随着企业在全球范围内扩展运营并扩展产品以竞争，
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2024年 9月 18日

使用 NVIDIA NIM 微服务实现语音和翻译功能，快速赋予应用语音能力

NVIDIA NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，为自行托管的 GPU 加速推理微服务提供容器，用于跨云、
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2024年 9月 10日

借助 NVIDIA NeMo Curator 简化域自适应预训练的数据处理

大语言模型（LLMs）的领域自适应预训练（DAPT）是构建特定领域模型的重要步骤。与现成的开放或商用模型相比，
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2024年 9月 6日

在电路设计中使用生成式 AI 模型

从智能文本生成大语言模型（LLMs）到创意图像和视频生成模型，生成式模型在过去几年中掀起了巨大的浪潮。在 NVIDIA，
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2024年 9月 4日

面向 NetworkX 用户的加速生产就绪型图形分析

NetworkX 是一款热门且易于使用的 Python 图形分析库。然而，其性能和可扩展性可能无法满足中型到大型网络的需求，
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2024年 8月 30日

通过文本实现实时图像编辑的快速反演

文本到图像的扩散模型可以根据用户提供的文本提示生成多样化、高保真的图像。这些模型的操作方法是：通过一系列降噪步骤，
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2024年 8月 27日

简化摄像头校准，提高 AI 驱动的多摄像头跟踪能力

这篇文章是关于构建多摄像头追踪视觉AI应用的系列文章中的第三篇。我们将在第一部分和第二部分中介绍整体端到端工作流程和微调流程，
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2024年 8月 21日

使用 Co-Visitation 矩阵和 RAPIDS cuDF 构建高效的推荐系统

推荐系统在跨各种平台实现个性化用户体验方面发挥着至关重要的作用。这些系统旨在根据用户过去的行为和偏好预测和推荐用户可能与之交互的商品。
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2024年 8月 8日

通过降低指令缓存未命中率提高 GPU 性能

GPU 专为高速处理大量数据而设计。GPU 具有称为流多处理器 (SM) 的大量计算资源，以及一系列可为其提供数据的设施：高带宽内存、
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2024年 8月 7日

利用 NVIDIA NIM 微服务和 LangChain 构建智能代理系统

NVIDIA NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，现在支持对 Llama 3.1 等模型进行工具调用。
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2024年 8月 5日

使用 NVIDIA NIM 和 NVIDIA NeMo Guardrails 保护生成式 AI 部署

随着企业采用由大型语言模型（LLMs）提供支持的生成式 AI 应用，越来越需要实施护栏以确保安全并符合可靠 AI 原则。
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2024年 8月 1日

AI 赋能的购物顾问带来个性化零售体验

想象一下，在每次互动中，您都能让最优秀的销售人员站在每位客户面前。您的最优秀的销售人员会提供产品推荐和操作方法指导，
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2024年 7月 31日

利用 NVIDIA NeMo Curator 整理用于 LLM 参数高效微调的自定义数据集

在最近的一篇博文中，我们讨论了如何使用 NVIDIA NeMo Curator 整理自定义数据集，
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2024年 7月 29日

如何使用 OpenUSD 构建支持生成式 AI 的合成数据工作流

训练 物理 AI 模型用于驱动自主机器（例如机器人和自动驾驶汽车），需要大量数据。获取大量多样化的训练数据可能很困难、耗时且昂贵。
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2024年 7月 29日

NVIDIA NIM 现为开发者计划成员免费开放

使用简单的 API 将预训练的 AI 基础模型集成到产品和体验的能力显著提高了开发者对 LLM 端点和应用开发框架的使用率。
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