NVIDIA Build

NVIDIA Build 是一個端對端平台，旨在簡化從發現到生產部署的整個生成式AI應用開發生命週期。它是一個中心樞紐，用於存取由NVIDIA及其合作夥伴（包括Meta、Google、Mistral AI等）提供的、經過精心策劃的、廣泛的尖端AI模型目錄。該平台旨在幫助開發者和企業以更高的速度和效率建構和擴展複雜的AI解決方案。

NVIDIA Build 的核心是NVIDIA推理微服務（NIM），這是一套經過優化的、容器化的微服務，可以無縫部署AI模型。NIM提供了一個標準化的、易於使用的API，抽象了底層基礎設施的複雜性。這使得開發者可以在任何NVIDIA GPU加速的系統上運行模型，無論是在雲端、本地資料中心還是本地RTX工作站上，都能確保一致的效能和可移植性。

如何使用NVIDIA Build

NVIDIA Build 上的工作流程對開發者和AI從業者來說非常直觀：

1. 發現模型： 首先瀏覽龐大的預訓練模型目錄。您可以按使用案例（如推理、視覺、語音、生物學）、發布者或特定功能進行篩選。該目錄包括像Llama、Gemma、Phi等領先模型，以及像Nemotron和NeMo這樣的NVIDIA專門模型。
2. 測試與實驗： 使用免費的無伺服器API端點直接測試模型。您可以在一個「遊樂場」環境中發送請求並評估回應，無需任何初始設定即可為您的特定任務找到最佳模型。
3. 使用藍圖進行客製化： 對於更複雜的應用，可以利用NVIDIA藍圖。這些是預構建的端對端工作流程，包含用於常見使用案例的範例程式碼，例如建構檢索增強生成（RAG）管道、創建企業AI代理或開發影片摘要工具。藍圖為客製化和建構提供了堅實的基礎。
4. 使用NIM進行部署： 選擇模型後，使用NVIDIA NIM進行部署。您可以繼續使用無伺服器API進行開發，也可以下載NIM微服務以在自己的基礎設施上進行自託管，從而在生產環境中實現完全的控制、可擴展性和安全性。
5. 整合與擴展： 有了穩定的API端點後，將AI模型整合到您的應用程式中。微服務架構確保您可以隨著用戶群的增長而高效地擴展您的AI工作負載。

NVIDIA Build的核心功能

• 廣泛的模型目錄： 存取數百個由社群和NVIDIA建構的模型，這些模型經過效能優化，涵蓋語言生成、電腦視覺、語音辨識和翻譯以及科學計算等任務。
• NVIDIA NIM（推理微服務）： 標準化的、預構建的容器，為在任何地方部署AI模型提供了一種優化的、可移植的和可擴展的方式。
• 應用藍圖： 即用型的端對端工作流程和程式碼範例，用於建構複雜的企業級AI應用，如RAG、AI代理、數位分身和詐欺偵測系統。
• 靈活的部署選項： 提供免費的無伺服器API存取以進行快速原型設計，以及自託管選項以滿足需要最大控制、效能和安全性的生產環境。
• 多模態能力： 支援廣泛的模型，可以處理和生成文字、圖像、影片、音訊以及用於生物學、氣候等領域的專業資料。
• 企業級和安全： 模型和微服務會持續更新效能增強和漏洞修復，使其適用於任務關鍵型企業應用。

NVIDIA Build的使用案例

NVIDIA Build 功能多樣，支援各行各業的廣泛應用：

• 企業AI代理： 為企業研究、資料分析和自動化報告生成建構智慧代理。
• 進階搜尋與RAG： 在私有企業資料上實現複雜的語意搜尋和問答系統。
• 內容創作與摘要： 自動化創建部落格文章、行銷文案，並從文件和影片中生成摘要甚至播客。
• 工業與科學模擬： 為製造過程開發數位分身，模擬複雜的流體動力學，並加速藥物發現和氣候科學等領域的科學研究。
• 軟體開發： 利用強大的程式碼生成模型來輔助編寫、記錄和偵錯程式碼。
• 客戶服務： 創建智慧、多語言的虛擬助理和聊天機器人，以增強客戶支援。

NVIDIA Build的優勢特點

該平台為AI開發提供了顯著優勢：

• 加速上市時間： 藍圖和預優化模型顯著減少了開發時間和工作量。
• 優化的效能： NIM針對NVIDIA GPU進行了微調，提供業界領先的推理延遲和吞吐量。
• 無與倫比的靈活性： 「隨處運行」的理念允許在雲端、本地和邊緣環境中進行一致的部署。
• 存取最先進的AI： 持續更新的目錄確保開發者可以存取最新、最強大的AI模型。
• 可擴展性與可靠性： 從頭開始為生產工作負載設計，確保您的應用可以可靠地擴展。

定價和計劃

NVIDIA Build 採用免費增值模式，旨在支援從開發到全面生產的各類專案：

• 開發者方案（免費）： 為廣泛的模型提供免費的、有速率限制的無伺服器API存取。這非常適合開發者進行實驗、建構原型和測試應用，無需任何初始投資。
• 企業/自託管： 對於生產部署，用戶可以在自己的NVIDIA GPU基礎設施（例如，本地伺服器或雲端實例）上下載並運行NVIDIA NIM微服務。此模式提供最大的效能、安全性和控制權。成本與用戶自己的硬體、雲端供應商費用以及可能為獲得全面支援和管理的NVIDIA AI Enterprise軟體套件的授權相關。