
NVIDIA NIM
NVIDIA NIM предоставляет контейнеризованные микросервисы для GPU-ускоренного AI-вывода. Развертывайте самостоятельно размещенные модели с оптимизированной производительностью, отраслевыми стандартными API и гибким развертыванием на различных GPU-системах.

Обзор NVIDIA NIM
NVIDIA NIM предоставляет разработчикам контейнеризованные микросервисы для ускоренного на GPU вывода ИИ, позволяя самостоятельно размещать предварительно обученные и настроенные модели в различных средах. Эти микросервисы обеспечивают оптимизированную производительность для базовых моделей на GPU NVIDIA через отраслевые стандартные API, что упрощает интеграцию в приложения и рабочие процессы ИИ. Платформа поддерживает развертывание на RTX AI ПК, рабочих станциях, центрах обработки данных и облачной инфраструктуре, предлагая гибкость при сохранении безопасности данных и контроля.
Построенная на ведущих движках вывода, таких как TensorRT, TensorRT-LLM, vLLM и SGLang, NVIDIA NIM заполняет пробел между экспериментами с ИИ и корпоративным развертыванием. Разработчики могут получить доступ к тысячам моделей ИИ и настройкам, пользуясь преимуществами низкозатратного, высокопроизводительного вывода, оптимизированного для конкретных систем GPU. Платформа особенно ценна для API и SDK ИИ и размещения моделей ИИ приложений, предоставляя инфраструктуру, необходимую для масштабируемых решений ИИ.
Как использовать NVIDIA NIM
Начало работы с NVIDIA NIM включает присоединение к программе разработчиков NVIDIA для бесплатного доступа к конечным точкам API и контейнерам для разработки и тестирования. Разработчики могут затем загрузить микросервисы вывода NIM для самостоятельного размещения или использовать выделенные конечные точки на платформах, таких как Hugging Face. Платформа предлагает примеры приложений и чертежи NVIDIA, которые можно развернуть одним щелчком с помощью NVIDIA Launchables, загрузить для локальной разработки или реализовать в частных облачных средах. Для производственного развертывания организации могут использовать NVIDIA AI Enterprise для корпорационной безопасности, стабильности API и поддержки.
Основные функции NVIDIA NIM
- Оптимизированная производительность моделей – Ускоренные движки вывода обеспечивают низкую задержку и высокую пропускную способность на системах с GPU NVIDIA
- Гибкие варианты развертывания – Запускайте модели ИИ где угодно, от RTX AI ПК до центров обработки данных и облачных сред
- Обширная поддержка моделей – Развертывайте тысячи больших языковых моделей, включая доработанные сообществом модели и пользовательские версии
- Корпоративная масштабируемость – Чарты Helm и интеграция с Kubernetes для операционного масштабирования и наблюдаемости
- Отраслевые стандартные API – Простая интеграция в существующие приложения, фреймворки и рабочие процессы ИИ
Случаи применения NVIDIA NIM
- Создание чат-ботов и виртуальных помощников на основе ИИ с оптимизированным выводом
- Разработка конвейеров генерации с усилением извлечения (RAG) для улучшенных приложений ИИ
- Создание агентных рабочих процессов ИИ для систем автоматического принятия решений
- Развертывание пользовательских моделей ИИ на корпоративной инфраструктуре с ускорением на GPU
- Внедрение сопилотов и помощников ИИ для приложений повышения производительности
- Масштабирование вывода ИИ на нескольких системах GPU с Kubernetes
- Прототипирование приложений ИИ с бесплатными конечными точками API и контейнерами разработки
Поддержка и контакты
Для поддержки и запросов обращайтесь в NVIDIA по адресу Поддержка NVIDIA или напишите на contact@nvidia.com. Разработчики могут получить доступ к полной документации, форумам сообщества и техническим ресурсам через программу разработчиков NVIDIA. Корпоративные клиенты могут изучить NVIDIA AI Enterprise для поддержки производственного уровня и выделенной помощи.
Информация о компании
NVIDIA Corporation, со штаб-квартирой в Санта-Кларе, Калифорния, является ведущей технологической компанией, специализирующейся на графических процессорах (GPU) и вычислениях искусственного интеллекта. Компания предоставляет обширную информацию о своих продуктах и инструментах для разработчиков через свой официальный сайт и портал разработчиков, предлагая ресурсы для исследователей ИИ, разработчиков и предприятий, внедряющих решения с ускорением на GPU.
Вход и регистрация
Разработчики могут получить доступ к NVIDIA NIM, присоединившись к программе разработчиков NVIDIA через официальный портал разработчиков. Программа предоставляет бесплатный доступ к конечным точкам API NIM, контейнерам и ресурсам разработки для прототипирования и тестирования приложений ИИ с возможностями ускоренного на GPU вывода.
NVIDIA NIM FAQ
Что такое NVIDIA NIM и как это работает?
NVIDIA NIM предоставляет контейнеризованные микросервисы для GPU-ускоренного AI-вывода, предлагая оптимизированную производительность для базовых моделей через отраслевые стандартные API на GPU NVIDIA.
Сколько стоит NVIDIA NIM для разработчиков?
NVIDIA NIM предлагает бесплатный доступ через Программу разработчиков NVIDIA для прототипирования, с корпоративным развертыванием, доступным через NVIDIA AI Enterprise для производственных приложений.
Где я могу развернуть микросервисы NVIDIA NIM?
Микросервисы NIM могут быть развернуты на RTX AI ПК, рабочих станциях, центрах обработки данных или облачных средах, обеспечивая гибкие варианты развертывания при сохранении безопасности.
Какие варианты развертывания доступны для NVIDIA NIM?
NVIDIA NIM может быть развернут на RTX AI ПК, рабочих станциях, центрах обработки данных или облачных средах, с вариантами для самостоятельно размещенных микросервисов или выделенных конечных точек.
Цены NVIDIA NIM
Текущие цены могут меняться из‑за обновлений
Программа разработчиков NVIDIA
Бесплатный доступ к конечным точкам API NIM для неограниченного прототипирования на базе DGX Cloud, включая API, размещенные NVIDIA, и контейнеры для разработки и тестирования.
NVIDIA AI Enterprise
Решение для производственного развертывания с корпоративной безопасностью, стабильностью API и профессиональной поддержкой для развертывания NIM на вашей инфраструктуре или доступа
NVIDIA NIM Отзывы0 review
Would you recommend NVIDIA NIM? Leave a comment