Начало работы с разработкой генеративного ИИ для ПК Windows с системами RTX

Генеративный ИИ и большие языковые модели (LLM) меняют взаимодействие человека и компьютера, как мы его знаем. Многие случаи использования могут выиграть от запуска LLM локально на ПК Windows, включая игры, творчество, производительность и опыт разработчиков. В этой статье мы обсудим несколько инструментов NVIDIA для создания и развертывания как текстовых, так и визуальных приложений LLM на ПК с поддержкой RTX.

Инструменты для разработчиков

NVIDIA предлагает ряд инструментов для разработчиков, которые помогают создавать и развертывать приложения LLM на ПК с поддержкой RTX. Вот некоторые из ключевых инструментов:

1. TensorRT-LLM: Это открытая библиотека для инференции больших языковых моделей. Она предоставляет простой в использовании Python API для определения LLM и построения двигателей TensorRT, содержащих современные оптимизации для эффективного выполнения инференции на графических процессорах NVIDIA. TensorRT-LLM также включает компоненты для создания сред выполнения на Python и C++ для запуска инференции с помощью сгенерированных двигателей TensorRT.
   
2. Примеры и ресурсы: Для начала работы с TensorRT-LLM посетите репозиторий NVIDIA/TensorRT-LLM на GitHub. Там вы найдете примеры поддерживаемых моделей и подробности о настройке среды разработки для Windows.
   
3. Минимальные системные требования: Поддерживаемые архитектуры графических процессоров для TensorRT-LLM включают последние модели NVIDIA. Рекомендуется использовать Windows 11 и выше для оптимального опыта.
   

Преимущества использования RTX для генеративного ИИ

Использование систем RTX для генеративного ИИ предлагает несколько преимуществ:

1. Ускорение: Графические процессоры RTX обеспечивают значительное ускорение инференции ИИ, что позволяет запускать сложные модели локально на ПК.
   
2. Оптимизация: Инструменты NVIDIA, такие как TensorRT-LLM, оптимизируют производительность ИИ, снижая требования к памяти и повышая скорость обработки.
   
3. Локальная работа: Возможность запускать модели ИИ локально на ПК с поддержкой RTX открывает новые возможности для игр, творчества и производительности.
   

Проекты и демонстрации

NVIDIA представила несколько проектов и демонстраций, показывающих потенциал генеративного ИИ на ПК с поддержкой RTX:

1. Проект G-Assist: Этот проект предлагает контекстно-ориентированную помощь для компьютерных игр и приложений, используя генеративный подход для предоставления персонализированных ответов на основе голосовых или текстовых команд и контекста игры.
   
2. NVIDIA ACE NIM: Эта технология внедряет цифровых людей в ПК с поддержкой RTX, позволяя разработчикам быстро и эффективно внедрять качественные инференс-сервисы для понимания естественного языка, синтеза речи и анимации лиц.
   
3. Windows Copilot Runtime: NVIDIA и Microsoft сотрудничают для внедрения ускоренных графических процессоров малых языковых моделей (SLM) в Windows Copilot Runtime, что позволяет использовать возможности для извлечения и генерации контента и автоматизации задач.
   

RTX AI Toolkit

RTX AI Toolkit помогает разработчикам создавать приложение-специфичные модели искусственного интеллекта для ПК. Он включает инструменты для настройки моделей, их оптимизации и развертывания, обеспечивая до 4-кратного ускорения по сравнению с предобученными моделями.

Интеграция с популярными приложениями

Партнеры по программному обеспечению, такие как Adobe и Blackmagic Design, интегрируют компоненты RTX AI Toolkit в свои творческие приложения, улучшая производительность искусственного интеллекта и открывая новые творческие возможности.

Заключение

Последние инновации NVIDIA в области искусственного интеллекта готовы революционизировать игровую и творческую индустрии. Интеграция искусственных интеллектов и цифровых людей на ПК с поддержкой RTX обещает улучшить пользовательский опыт и оптимизировать рабочие процессы. С помощью инструментов, таких как TensorRT-LLM и RTX AI Toolkit, разработчики могут создавать и развертывать сложные модели ИИ локально на ПК, открывая новые возможности для игр, творчества и производительности.

Дополнительные ресурсы

1. TensorRT-LLM на GitHub: https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM
   
2. RTX AI Toolkit: https://developer.nvidia.com/rtx-ai-toolkit
   
3. Проект G-Assist: https://developer.nvidia.com/project-g-assist
   
4. NVIDIA ACE NIM: https://developer.nvidia.com/nvidia-ace-nim
   

Эта статья предоставляет подробное руководство по началу работы с разработкой генеративного ИИ для ПК Windows с системами RTX. Она охватывает ключевые инструменты, преимущества и проекты, которые демонстрируют потенциал генеративного ИИ на ПК с поддержкой RTX.