Nvidia는 최근 다양한 업계, 특히 비디오 및 이미지 콘텐츠 분석을 위한 지능형 에이전트 구축 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하는 최신 AI 청사진을 발표했습니다. 다운코드 편집자는 Nvidia AI 청사진의 기능, 애플리케이션 시나리오 및 장점에 대한 자세한 설명을 제공하여 독자가 이 기술의 힘과 향후 개발에 미치는 영향을 이해할 수 있도록 돕습니다.
Nvidia는 최근 다양한 업계의 개발자가 비디오 및 이미지 콘텐츠를 분석하는 지능형 에이전트를 쉽게 구축할 수 있도록 설계된 최신 AI 청사진의 출시를 발표했습니다. 이 기술을 이용하면 업종을 막론하고 많은 양의 시각적 데이터를 효율적으로 검색하고 요약할 수 있습니다.
Accenture, Dell, Lenovo 등 세계적으로 유명한 기업들은 생산성 향상, 프로세스 최적화 및 보다 안전한 환경 조성을 목표로 Nvidia AI 청사진을 사용하여 시각적 AI 에이전트를 개발하기 시작했습니다. 기업과 공공 부문 조직에서는 카메라, IoT 센서, 차량 등 점점 더 많은 장치에서 제공되는 시각적 정보에 의존하는 작업 기능을 향상하기 위해 지능형 에이전트를 개발하기 위해 노력하고 있습니다.
Nvidia의 AI 청사진은 개발자가 대량의 라이브 비디오 스트림이나 데이터 아카이브를 이해할 수 있는 생성 AI 에이전트를 구축하고 배포하는 데 사용할 수 있는 비디오 검색 및 요약을 위한 최적화된 소프트웨어 세트를 제공합니다. 이러한 에이전트는 사용자 질문에 답변할 수 있을 뿐만 아니라 특정 시나리오에 대한 요약을 생성하고 경고를 발생시킬 수도 있습니다.
Nvidia Metropolis의 일부인 Nvidia AI Blueprint는 Nvidia의 컴퓨터 비전과 생성 AI 기술을 결합한 사용자 정의 가능한 워크플로우를 제공합니다. 개발자는 복잡한 코드 대신 자연어 프롬프트를 사용하여 이러한 시각적 AI 에이전트를 사용자 정의할 수 있으므로 다양한 산업 및 스마트 시티 애플리케이션에 가상 비서를 배포하는 데 대한 장벽을 낮출 수 있습니다.
Nvidia AI Blueprint의 시각적 AI 에이전트는 컴퓨터 비전과 언어 이해를 결합하여 물리적 세계를 해석하고 추론 작업을 수행하는 생성적 AI 모델인 시각적 언어 모델(VLM)에 의해 구동됩니다. 개발자는 특정 환경과 사용 사례에 맞게 유연한 구성 및 조정을 위해 다른 VLM, LLM 및 그래프 데이터베이스와 함께 Nvidia NIM 마이크로서비스를 활용할 수 있습니다.
Nvidia AI Blueprint를 채택하면 개발자가 수개월의 작업 시간을 절약하고 스마트 시티 애플리케이션에서 생성된 AI 모델을 연구하고 최적화하는 지루한 프로세스를 피할 수 있습니다. 엣지, 온프레미스 또는 클라우드에서 Nvidia GPU에 배포된 솔루션은 비디오 아카이브 스크리닝 및 주요 순간 식별 속도를 획기적으로 향상시킵니다.
창고 환경에서 이 워크플로를 기반으로 구축된 AI 에이전트는 교통량이 많은 교차로에서 안전 프로토콜을 위반할 때 경고음을 울릴 수 있으며, AI 에이전트는 교통 사고를 식별하고 비상 대응을 지원하기 위한 보고서를 생성할 수 있습니다. 또한 시각적 AI 에이전트를 사용하면 시각 장애가 있는 사람들을 위한 비디오 콘텐츠를 요약하고, 스포츠 이벤트 요약을 자동으로 생성하고, 대규모 시각적 데이터 세트에 주석을 추가하여 다른 AI 모델을 훈련할 수 있습니다.
Nvidia AI Blueprint의 출시는 개발자에게 체험하고 다운로드할 수 있는 무료 플랫폼을 제공하며, 가속화된 데이터 센터 및 클라우드 환경에서 Nvidia AI Enterprise를 통해 프로덕션에 배포할 수 있어 데이터 과학 프로세스를 단순화하고 AI 개발을 생성할 수 있습니다.
전체적으로 Nvidia AI Blueprint의 출시는 다양한 산업에 강력한 AI 도구를 제공하고, 시각적 AI 에이전트의 개발 및 배포 프로세스를 단순화하며, 다양한 분야에서 인공 지능 적용을 가속화할 것으로 예상됩니다. 그리고 미래에 획기적인.