人人都能开发生成式AI，英伟达重磅发布NVIDIA AI Workbench！

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8月9日，全球AI领导者英伟达（NVIDIA）在官网宣布，推出NVIDIA AI Workbench（以下简称“NAW”）以帮助开发人员快速部署、开发生成式AI和大语言模型。（申请使用地址：https://www.nvidia.com/en-us/deep-learning-ai/solutions/data-science/workbench/）

据悉，NAW是一个统一、易于使用的开发平台，允许开发人员在PC（支持Windows、Linux等）或工作站上快速创建、测试、定制预训练的生成AI和大语言模型，然后将其扩展到任何数据中心、公共云或NVIDIA DGX云中。

例如，通过NAW开发平台使用Llama 2模型，开发一个专注医疗领域的生成式AI聊天机器人：从GitHub下载Llama 2开源项目，在NAW平台中启动Jupyter开发环境，再通过自有医疗数据对模型进行微调，使得AI机器人可以通过文本问答方式，自动生成专业的医疗内容。

简单来说，NAW简化了开发环境配置、连接服务、下载资源、容器配置等繁琐流程，将其整合在一个平台中，加速企业使用生成式AI、大语言模型的进程，实现一站式开发。

NVIDIA AI Workbench平台介绍自ChatGPT火爆全球以来生成式AI成为股市的超级催化剂，英伟达的市值从年初的4100亿美元已暴涨至1.1万亿美元，成为全球受生成式AI红利影响最大企业之一。因此，英伟达也是最积极推动生成式AI发展的企业之一。

在8月9日举办的全球“SIGGRAPH 2023”大会，英伟达创始人兼CEO黄仁勋详细介绍了英伟达对生成式AI赛道的深度布局以及发布的多款生成式AI产品，NAW便是主打产品之一。

NVIDIA AI Workbench主要功能

目前在Hugging Face、GitHub等开源平台上的AI大模型非常多，但想快速部署、微调、应用这些模型并不容易，开发者通过NAW可以简化这些流程快速应用。

NAW集成了GitHub、NVIDIA NGC和Hugging Face等开源服务，自托管注册表和Git服务器。

用户在Windows和Linux计算机上只需单击一下，即可设置容器和开发人员环境，或者通过JupyterLab和VS Code开发工具，获得最佳GPU优化框架的免设置访问权限。

此外，开发者还可以将NAW连接到NVIDIA AI Enterprise，进一步提升开发效率和体验。AI Enterprise由NVIDIA NeMo、NVIDIA Triton ™管理器和NVIDIA Base Command三大块组成。

NVIDIA NeMo：是一个云原生框架，可用于构建、自定义和部署大型语言模型。借助NeMo，可为用户创建和定制大语言模型应用程序提供端到端支持。

NVIDIA Triton ™管理器：该功能可通过在GPU和CPU上进行资源高效的模型编排，自动在Kubernetes中部署多个Triton Inference Server实例。Triton务支持大规模推理部署，实现高性能和硬件利用率。

NVIDIA Base Command：一个群集管理软件，可帮助企业在数据中心、多云和混合云环境中，最大限度地提高AI服务器的性能和利用率。

NVIDIA AI Workbench开发案例

英伟达介绍了在NAW平台，通过Stable Diffusion XL开源文本生成图片模型快速微调一款生成式AI产品的实际案例。

1）在PC上打开NAW，下载一个Stable Diffusion XL模型，并打开Jupyter开发环境。

2）在Jupyter中加载Stable Diffusion XL模型，并要求其生成黄仁勋的照片。大模型并不知道黄仁勋是谁，所以，需要进行数据微调。

3）使用8张黄仁勋的照片对模型进行微调，直到效果满意为止。

4）生成式AI产品开发完成，现在其可以输出黄仁勋的照片，例如，生成一个有太空背景的黄仁勋。