在人工智能领域，构建AI模型虽然备受关注，但AI推理——即将训练好的模型应用于新数据以进行预测的过程——才是产生实际影响的关键。随着企业对AI驱动应用的依赖日益增加，对高效、可扩展且低延迟的推理解决方案的需求也达到了前所未有的高度。
NVIDIA NIM正是在这样的背景下应运而生。NIM旨在帮助开发者将AI模型部署为微服务，简化大规模交付推理解决方案的过程。本文将深入探讨NIM的能力，检查使用NIM API的模型，并探讨它如何革新AI推理。
理解AI推理的重要性及其对各行各业的影响。
深入了解NVIDIA NIM的功能和优势，以及如何部署AI模型。
学习如何通过NVIDIA NIM API访问和利用预训练模型。
探索如何测量不同AI模型的推理速度。
探索NVIDIA NIM在文本生成和图像创建中的实用示例。
认识NVIDIA NIM的模块化架构及其在可扩展AI解决方案中的优势。
NVIDIA NIM是一个使用微服务来简化实际应用中AI推理的平台。微服务是能够独立工作的小服务，也可以组合在一起创建更大的系统。通过将现成的AI模型放入微服务中，NIM帮助开发者快速、轻松地使用这些模型，无需考虑基础设施或如何扩展它。
预训练AI模型：
NIM提供了一个预训练模型库，这些模型适用于各种任务，如语音识别、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等。
性能优化：
NIM利用NVIDIA强大的GPU和软件优化（如TensorRT）提供低延迟、高吞吐量的推理。
模块化设计：
开发者可以根据需要执行的具体推理任务，混合和匹配微服务。
以下是如何从NVIDIA NIM访问模型的步骤：
使用电子邮件登录NVIDIA NIM。
选择任何模型并获取API密钥。
本节将探讨如何评估各种AI模型的推理速度。了解这些模型的响应时间对于需要实时处理的应用至关重要。将从推理模型开始，特别关注Llama-3.2-3b-instruct预览。
Llama-3.2-3b-instruct模型执行自然语言处理任务，有效地理解和响应用户查询。下面，提供了设置环境以运行此模型所需的必要要求和逐步指南。
在开始之前，请确保已安装以下库：
openai：这个库允许与OpenAI的模型进行交互。
python-dotenv：这个库有助于管理环境变量。
为确保干净的设置，将创建一个虚拟环境。这有助于有效管理依赖项，而不影响全局Python环境。按照以下命令设置：
python -m venv env
.\env\Scripts\activate
现在，将实现代码以与Llama-3.2-3b-instruct模型交互。以下脚本初始化模型，接受用户输入，并计算推理速度：
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os
import time
load_dotenv()
llama_api_key = os.getenv('NVIDIA_API_KEY')
client = OpenAI(
base_url = "https://integrate.api.nvidia.com/v1",
api_key = llama_api_key)
user_input = input("What you want to ask: ")
start_time = time.time()
completion = client.chat.completions.create(
model="meta/llama-3.2-3b-instruct",
messages=[{"role":"user","content":user_input}],
temperature=0.2,
top_p=0.7,
max_tokens=1024,
stream=True
)
end_time = time.time()
for chunk in completion:
if chunk.choices[0].delta.content is not None:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
response_time = end_time - start_time
print(f"\nResponse time: {response_time} seconds")
输出将包括响应时间，允许评估模型的效率：
0.8189256191253662 seconds
随着AI应用的速度不断加快，需要能够有效执行多项任务的解决方案。在这个领域中，NVIDIA NIM是一个关键部分，它通过使用预训练的AI模型结合快速的GPU处理和微服务设置，帮助企业和开发者轻松地以可扩展的方式使用AI。他们可以快速部署实时应用程序，无论是在云端还是边缘设置，使它们在该领域具有高度的灵活性和耐用性。
NVIDIA NIM利用微服务架构有效地扩展AI推理，通过将模型部署在模块化组件中。
NIM旨在充分利用NVIDIA GPU，使用像TensorRT这样的工具加速推理，以获得更快的性能。
非常适合需要低延迟推理的行业，如医疗保健、自动驾驶和工业自动化。
Q1. NVIDIA NIM的主要组成部分是什么？
A. 主要组成部分包括推理服务器、预训练模型、TensorRT优化和用于更有效地处理AI推理任务的微服务架构。
Q2. NVIDIA NIM可以与现有的AI模型集成吗？
A. NVIDIA NIM旨在轻松与当前的AI模型一起工作。它允许开发者将不同来源的预训练模型添加到他们的应用程序中。这是通过提供具有标准API的容器化微服务来完成的。这使得将这些模型包含在现有系统中变得容易，而不需要进行大量更改。它基本上充当AI模型和应用程序之间的桥梁。