Aujourd’hui, j’ai le plaisir de vous présenter une avancée technologique qui pourrait bien changer votre quotidien de développeur, surtout si comme moi, vous êtes passionné par l’IA. Eh bien oui, car vous pensez peut-être qu’il est indispensable de disposer d’une machine puissante équipée d’un GPU haut de gamme pour se lancer dans le développement d’applications d’IA. Mais détrompez-vous, car NVIDIA a développé une solution appelée NIM NVIDIAce qui permet de s’affranchir de ces contraintes matérielles.
Avec NIM NVIDIAvous pourrez développer tout ce qui vous vient à l’esprit et déployer les derniers modèles d’IA sans avoir à investir dans du matériel coûteux et sans vous soucier de la puissance de votre ordinateur. Vous n’avez plus d’autres limites que votre imagination !
En effet, NIM NVIDIA (NVIDIA Inference Microservices) utilise des microservices d’inférence génératifs d’IA pour simplifier le déploiement de modèles d’IA à grande échelle. En d’autres termes, il vous donne accès à des modèles d’IA pré-entraînés et optimisés, hébergés sur de puissants serveurs distants. Vous pouvez donc vous concentrer sur l’essentiel, à savoir créer des applications innovantes.
NVIDIA NIM ne supprime pas seulement les barrières matérielles. La plateforme offre une gamme de fonctionnalités avancées pour répondre aux besoins des développeurs dans divers domaines :
- Extraction PDF multimodèle : Traitez des documents complexes en permettant à vos systèmes d’IA d’interpréter et d’extraire efficacement des informations à partir de différents types de PDF.
- Interagir avec les humains numériques : Créez des avatars IA ultra-réalistes pour révolutionner le service client, l’éducation ou le divertissement. Cette fonctionnalité ouvre de nouvelles possibilités dans l’interaction homme-machine.
- Applications pharmaceutiques : Dans le secteur pharmaceutique, NVIDIA NIM facilite le développement de petites molécules, démontrant la polyvalence de la plateforme dans les industries spécialisées.
L’un des principaux atouts de NVIDIA NIM réside dans son vaste catalogue de modèles d’IA. Ces modèles peuvent être facilement intégrés à vos applications via une API Python conviviale. Vous pouvez ainsi :
- Tester les réponses de l’API : Observez comment les modèles réagissent à vos requêtes et affinez-les en conséquence.
- Exécuter des modèles localement (si le matériel le permet) : Si vous disposez d’un matériel compatible, vous pouvez exécuter certains modèles sur votre propre machine.
- Intégrez les capacités d’IA dans vos applications : Enrichissez vos projets avec des fonctionnalités avancées sans complexité supplémentaire.
Visitez le site Web officiel de NVIDIA AI et inscrivez-vous au programme pour développeurs NVIDIA. L’inscription est gratuite et vous donne accès à de nombreuses ressources, notamment l’accès à NVIDIA NIM.
Voici un exemple de mise en œuvre :
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)
Et j’ai même fait un tutoriel vidéo pour vous. Vous pouvez aussi remercier les Patreons, car c’est grâce à eux !
Ça y est, vous pouvez désormais intégrer les modèles d’IA proposés par Nvidia dans vos projets sans vous soucier de l’infrastructure sous-jacente.
A noter que NVIDIA NIM propose des crédits API aux développeurs et si vous souhaitez exécuter les modèles localement, comme la configuration Docker est supportée, elle est facilement transposable et garantit la cohérence entre les différents environnements de développement.
La personnalisation est également un aspect clé de NVIDIA NIM. Les développeurs ont la possibilité d’ajuster et de modifier les modèles existants pour répondre à des besoins spécifiques. Par exemple, vous pouvez :
- Créez des chatbots IA adaptés à votre secteur : En affinant les modèles, vous pouvez les spécialiser pour votre domaine d’activité.
- Développer des applications spécialisées : Adapter les modèles préexistants à de nouvelles tâches ou domaines.
Pour cela, des outils tels que LoRA (Adaptation de bas rang) peut être utilisé pour ajuster efficacement les modèles.
C’est maintenant votre tour !
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