Hoy tengo el placer de presentarte un avance tecnológico que bien podría cambiar tu día a día como desarrollador, especialmente si, como yo, eres un apasionado de la IA. Pues sí, porque puedes pensar que es imprescindible poseer una máquina potente equipada con una GPU de alta gama para iniciarse en el desarrollo de aplicaciones de IA. Pero piénselo de nuevo, porque NVIDIA ha desarrollado una solución llamada NIM de NVIDIAlo que permite superar estas limitaciones materiales.
Con NIM de NVIDIApodrás desarrollar lo que se te ocurra e implementar los últimos modelos de IA sin tener que invertir en equipos costosos y sin preocuparte por la potencia de tu computadora. ¡Ya no tienes más límites que tu imaginación!
En efecto, NIM de NVIDIA (NVIDIA Inference Microservices) utiliza microservicios de inferencia de IA generativa para simplificar la implementación de modelos de IA a escala. En otras palabras, le brinda acceso a modelos de IA optimizados y previamente entrenados, alojados en potentes servidores remotos. De este modo podrá concentrarse en lo esencial, es decir, crear aplicaciones innovadoras.
NVIDIA NIM no sólo elimina las barreras del hardware. La plataforma ofrece una gama de funciones avanzadas para satisfacer las necesidades de los desarrolladores en diversas áreas:
- Extracción de PDF multimodelo : Procese documentos complejos permitiendo que sus sistemas de inteligencia artificial interpreten y extraigan información de manera eficiente de diferentes tipos de archivos PDF.
- Interactuar con humanos digitales : cree avatares de IA ultrarrealistas para revolucionar el servicio al cliente, la educación o el entretenimiento. Esta característica abre nuevas posibilidades en la interacción hombre-máquina.
- Aplicaciones farmacéuticas : En el sector farmacéutico, NVIDIA NIM facilita el desarrollo de moléculas pequeñas, demostrando la versatilidad de la plataforma en industrias especializadas.
Uno de los principales puntos fuertes de NVIDIA NIM es su amplio catálogo de modelos de IA. Estos modelos se pueden integrar fácilmente en sus aplicaciones a través de una API de Python fácil de usar. Así podrás:
- Probar respuestas de API : observe cómo reaccionan los modelos a sus consultas y refinelas en consecuencia.
- Ejecute modelos localmente (si el hardware lo permite) : Si tiene hardware compatible, puede ejecutar algunos modelos en su propia máquina.
- Integre capacidades de IA en sus aplicaciones : Enriquezca sus proyectos con funciones avanzadas sin complejidad adicional.
Visite el sitio web oficial de NVIDIA AI y regístrese en el Programa para desarrolladores de NVIDIA. El registro es gratuito y le brinda acceso a muchos recursos, incluido el acceso a NVIDIA NIM.
Aquí hay un ejemplo de implementación:
from openai import OpenAI text = """ coucou j'avais mi un texte un peu long ici avant. """ client = OpenAI( base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1", api_key = "" ) completion = client.chat.completions.create( model="nvidia/nemotron-4-340b-instruct", messages=[{"role":"user","content":"Résume moi le texte ci-dessous en français en 3 lignes : " + text}], temperature=0.2, top_p=0.7, max_tokens=1024, stream=False ) print(completion.choices[0].message.content) E incluso hice un video tutorial para ti. ¡También puedes agradecer a los Patreons, porque es gracias a ellos!
Eso es todo, ahora puedes integrar los modelos de IA que ofrece Nvidia en tus proyectos sin preocuparte por la infraestructura subyacente.
Tenga en cuenta que NVIDIA NIM ofrece créditos API a los desarrolladores y, si desea ejecutar los modelos localmente, como se admite la configuración de Docker, es fácilmente transponible y garantiza la coherencia entre diferentes entornos de desarrollo.
La personalización también es un aspecto clave de NVIDIA NIM. Los desarrolladores tienen la capacidad de ajustar y modificar las plantillas existentes para satisfacer necesidades específicas. Por ejemplo, puedes:
- Cree chatbots de IA adaptados a su industria : Al ajustar los modelos, puede especializarlos para su campo de actividad.
- Desarrollar aplicaciones especializadas : Adaptar modelos preexistentes a nuevas tareas o dominios.
Para ello se utilizan herramientas como LoRA (adaptación de bajo rango) se puede utilizar para ajustar modelos de manera eficiente.
¡Ahora es tu turno!
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