בין אם אתה מנוסה בבינה מלאכותית או שלא השתמשת בה הרבה בכלל, היא כבר כאן ורק גדלה מיום ליום. למרבה המזל, NVIDIA עוזרת להפוך אותו לנגיש יותר עבור מפתחים מתחילים וותיקים כאחד. ה-GPUs העדכניים ביותר מסדרת GeForce RTX 50 משנים את המשחק עם AI מתקדם ועוצמתי שמטעין בני אדם דיגיטליים, יצירת תוכן, פרודוקטיביות ופיתוח כדי לתפקד במחשבי PC לצרכנים, ומאפשרים לך לשלב AI בכל הפעילויות שלך.
דגמי יסוד
צפה ב-On
לפני שנוכל להגיע למה ש-NVIDIA עושה, עלינו להבין קצת בכלי AI באופן כללי. כאן נכנסים לתמונה מודלים של בסיס. הרים מוחלטים של עבודה ונתונים הושקעו בהכשרת מודלים שונים של בסיס, כמו GPT-4, LLaMA ו-Stable Diffusion. ישנם דגמים רבים ושונים, והם יכולים להתמחות בדברים שונים.
סביר להניח ששמעת על LLMs, או Large Language Models. אלו הם מודלים בסיסיים שהוכשרו על טקסט ושפה. על ידי שימוש באחד מהדגמים האלה, אתה יכול בסופו של דבר לקבל AI שמצליח ליצור טקסט, לנתח מסמכים כתובים או לשוחח איתך. מודלים אחרים של בסיס מאומנים על תמונות, ובתורם, הם יכולים לשמש בכלי AI שמייצרים תמונות או עוזרים לך למצוא מידע על תמונות חדשות. מודלים של בסיס הם מגוונים, וטקסט ותמונות הם רק חלק מסוגי נתוני ההדרכה שהם יכולים להכיל.
אבל כדי לקבל בינה מלאכותית חזקה, המודל יכול להיות די מסיבי. כתוצאה מכך, לא כל מכשיר יכול לטעון ולהפעיל AI שנבנה סביב דגם ספציפי. שם נכנסים לתמונה המיקרו-שירותים החדשים של NVIDIA NIM.
NVIDIA NIM Microservices
היבט מרכזי של שירותי מיקרו NIM הוא הקלות שבה מפתחים יכולים ליישם אותם. NVIDIA מציעה שיטות עם קוד נמוך וללא קוד לפריסת שירותי מיקרו NIM. עבור מפתחים מיומנים, הוספה של שירותי מיקרו של NIM דורשת רק כמה שורות קוד. ועם כלים ללא קוד כמו AnythingLLM, ComfyUI, Langflow ו-LM studio, אתה יכול להתעסק בבניית אפליקציות וכלים המשלבים AI באמצעות ממשק משתמש גרפי פשוט.
גם אם לא תנסה לפרוס שירותי מיקרו NIM בעצמך, סביר להניח שתראה את היתרונות שבהם תוך זמן קצר. קלות הפריסה פירושה שאתה יכול לצפות לראות יותר ויותר תוכניות משלבות כלי AI שיהיה לך קל להתחבר אליהם.
שרטוטים של NVIDIA AI
כשמגיע הזמן שלך לקיים אינטראקציה עם כלי הבינה המלאכותית הרבים הזמינים לך, שרטוטי בינה מלאכותית הם הדרך שבה אתה צפוי לעשות זאת. אלה הם בעצם פרויקטי ייחוס עבור זרימות עבודה מורכבות של AI המשלבות ספריות, ערכות פיתוח תוכנה ומודלים של AI ליישום נוח ויחיד. על ידי שילוב של פונקציות שונות, אתה יכול בסופו של דבר לקבל כל מיני יישומים ייחודיים שמתממשקים ומייצרים מדיה שונה, ובעצם הופכים אותם לרב-מודאליים.
אחד כזה של NVIDIA AI Blueprint משלב חילוץ PDF, יצירת טקסט ויכולות טקסט לדיבור. זה מאפשר לו לנפות את כל הנתונים ב-PDF, לסנתז את המידע לסקריפט ולאחר מכן ליצור פודקאסט שמע שנוצר אוטומטית על המידע שבתוך ה-PDF. מעבר לשלב נוסף, אתה יכול לשאול שאלות לאפליקציה, ולמעשה לנהל דיון בזמן אמת עם הפודקאסט כדי לקבל תובנות לגבי הנתונים ב-PDF. זה מה שמצוין בתוכנית PDF לפודקאסט.
צפה ב-On
תוכנית AI נוספת, 3D-Guided Generative AI, מאפשרת לך לשלוט יותר על המוצר הסופי ביצירת תמונות AI. מחוללי תמונות רבים לוקחים בקשת טקסט ואז מייצרים מספר תוצאות. עם קצת מזל, אולי תנחת על אחד שנראה כמו שרצית. אבל עם תוכנית בינה מלאכותית זו המובנית באפליקציית עיבוד תלת-ממדית, כמו בלנדר, תוכל להגדיר את הסצנות שלך עם אובייקטים תלת-ממדיים פשוטים (שאולי תוכל ליצור גם באמצעות בינה מלאכותית), לבחור את הפרספקטיבה החזותית המדויקת שלך, לספק הוראות סגנון ואז להתקשר ל- AI כדי ליצור תמונה עם כל החלקים במקום.
סדרת GeForce RTX 50 כדי להפעיל את הכל
עם GPUs מסדרת GeForce RTX 50, כל התקדמות הבינה המלאכותית הללו מוצאות את דרכן הביתה למחשב האישי שלך. ה-GPU החדשים האלה מציעים כוח חישוב עצום עם יכולת להתמודד עם עד 3,400 TOPs (טריליון פעולות בשנייה) של הסקת AI – מדד חיוני לכמה מהר המערכת יכולה לייצר מוצר מוגמר באמצעות AI.
צפה ב-On
הזיכרון הוא גם חיוני למעבדי הגרפיקה החדשים האלה כדי להיות מסוגלים להתמודד עם דגמי הבינה המלאכותית הגדולים שמאפשרים כל כך הרבה. למרבה המזל, ה-GPUs מסדרת RTX 50 כוללים עד 32GB של GDDR7 VRAM, המספקים מקום בשפע ורוחב פס עצום לטעינת דגמים. אלו הם גם ה-GPUs הצרכניים הראשונים שמציעים תמיכה בחישוב FP4, המאפשר הסקת AI מהירה יותר ודרישת זיכרון קטנה יותר מחומרה קודמת.
וזה רק מגרד את פני השטח של מה שמעבדי GPU מסדרת GeForce RTX 50 יאפשרו באמצעות AI. בקרוב תוכל לראות את כל זה בפעולה בעצמך. NVIDIA NIM microservices ו-AI Blueprints ינחתו בפברואר, ומחשבי RTX AI המריצים את ה-GPUs החדשים מסדרת RTX 50 יהיו כאן בקרוב מאוד.
