在 NVIDIA GTC 2023 上， NVIDIA 展示了如何利用人工智能工作流來幫助您加速開發人工智能解決方案，以解決一系列用例。
AI workflows 是云原生的打包參考示例，展示了如何使用 NVIDIA 人工智能框架來高效構建人工智能解決方案，如智能虛擬助理、網絡安全數字指紋、產品推薦等。人工智能工作流程可能包括預訓練的模型、訓練和推理管道、 Python 代碼和 Helm 圖表，為開發人員加速實現人工智能成果提供了一個起點。
有關 NVIDIA 最新突破的更多信息，請觀看 keynote from CEO Jensen Huang 。
用于個性化產品推薦的下一個項目預測 AI 工作流程
NVIDIA 下一項預測 AI 工作流程?旨在幫助公司建立有效的個性化推薦，幾乎不使用用戶數據。
工作流包含以下功能：
- 使用 NVIDIA Merlin 進行數據預處理
- NVIDIA Triton 推理服務器，帶 NVIDIA Merlin 系統
- 云原生部署的 Helm 圖表
- 用于在生產中部署的參考解決方案，包括用于身份驗證、日志記錄和監控的組件
使用 下一項預測 AI 工作流程?和 在 NVIDIA LaunchPad 試用 可以更準確地預測接下來會發生什么。
將這些 GTC 2023 次會議添加到您的日歷中：
路線優化人工智能工作流程，最大限度地降低車輛路線效率
NVIDIA route optimization AI workflow 是一種封裝解決方案，用于提高效率、成本效益和近實時適應動態約束的能力。
該工作流程演示了如何使用 NVIDIA cuOpt ，通過為車隊尋找最優化的路線來最大限度地降低車輛路線效率，從而實現送貨、取貨、調度等。
工作流包含以下功能：
- 打包的云原生 NVIDIA cuOpt 解算器管道
- Helm 圖表和 Jupyter 筆記本，帶有示例 Python 代碼
- 用于在生產中部署的參考解決方案，包括用于身份驗證、日志記錄和監控的組件
了解有關 route optimization AI workflow 的更多信息。
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用于大規模部署的語音 AI 工作流
NVIDIA Riva 令人興奮的更新有助于加快音頻轉錄和智能虛擬助理解決方案在任何云 Kubernetes 分發上的開發和部署。
開發人員和 AI / ML 從業者也可以使用 NVIDIA Riva 來構建和部署任何需要在云中、本地、邊緣或嵌入式部署語音和翻譯人工智能的對話式人工智能管道。
以下是新的語音 AI 工作流程：
- Audio transcription AI workflow ：使用 NVIDIA Riva 自動語音識別（ ASR ）快速構建和部署定制的音頻轉錄管道，用于識別人類語音。
- Intelligent virtual assistant AI workflow ：使用 NVIDIA Riva 高效定制、構建和部署智能虛擬助理管道。 Riva ASR 識別特定領域詞匯的人類語音， Riva 文本到語音（ TTS ）通過引人入勝的人工智能合成語音提供響應。
新工作流程的亮點包括以下內容：
- ASR 模型訓練，以實現盡可能好的實時精度。
- NVIDIA Riva 預訓練 TTS 模型，采用開箱即用的專業英語女聲和男聲。
- 打包模型、 Helm 圖表、 Jupyter 筆記本電腦和文檔，用于快速、靈活的部署。
- 集成身份驗證、監控、報告和負載平衡微服務，實現無縫生產擴展。
NVIDIA 與 Deloitte 、 HPE 、 Infosys, Interactions 和 Quantiphi 合作，以更低的成本更快地部署基于語音 AI 的定制應用程序。
熟悉 audio transcription AI workflow 、 intelligent virtual assistant AI workflow 和 NVIDIA Riva ，并在 LaunchPad 上免費試用。
查看語音 AI 開發者日會議，并將其和以下 GTC 會議添加到您的日歷中：
- Transforming Customer Service with Speech AI Applications
- The Future of Customer Service: How Speech AI is Changing the Game
- Insights from Industry Experts: Speech AI for Impactful Contact Centers
數字指紋更快地檢測網絡威脅
NVIDIA Morpheus 的更新使數字指紋網絡安全工作流程更易于培訓、部署和管理。有了 NVIDIA digital fingerprinting AI workflow ，您可以快速開始構建人工智能模型和管道，以支持大規模的實時威脅檢測。或者，您可以利用 NVIDIA Morpheus 人工智能框架來構建解決方案，以解決其他網絡安全人工智能用例。
亮點包括以下內容：
- 集成培訓和反饋，更好地實現大規模的模型培訓，用于對單個用戶、設備、帳戶和應用程序進行數字指紋識別，以更快地檢測威脅。
- 非線性流水線支持在 Morpheus 流水線內更有效地訓練數據。
- 新的網絡安全人工智能用例，通過生成人工智能檢測魚叉式網絡釣魚電子郵件。
德勤和 NVIDIA 正在合作，為 NVIDIA 加速的客戶帶來基于人工智能的網絡安全 Morpheus 。通過我們的組合解決方案，我們可以幫助組織提高高級攻擊檢測的有效性，同時與在通用計算機上運行人工智能模型相比，每年可節省 30-50% 以上的網絡安全成本。
了解有關 digital fingerprinting AI workflow 的更多信息，或在 LaunchPad 上免費試用。
有關更多信息，請將這些 GTC 會話添加到您的日歷中：
- How to Deploy a Digital Fingerprinting Workflow to Detect and Stop Cyberattacks Faster
- Learn About New AI-Based Cybersecurity Use Cases and Capabilities
三個零售人工智能工作流程，幫助零售業解決 1000 億美元的縮水問題
為了讓您更容易快速構建和推出旨在防止盜竊的應用程序， NVIDIA 在其云原生 Metropolis 微服務的基礎上創建了三個零售人工智能工作流。
工作流可以用作防丟失應用程序的無代碼或低代碼構建塊。它們預先訓練了被盜產品最多的圖像，以及插入現有商店應用程序的軟件，用于銷售點機器以及整個商店的物品和產品跟蹤。
以下是三個零售人工智能工作流程：
- NVIDIA retail loss prevention AI workflow ：基于 NVIDIA Research 開發的最先進的少鏡頭學習技術，該人工智能工作流程對數百種最常見的贓物進行了預訓練，包括肉類、酒精和洗衣粉。它可以識別不同大小和形狀的它們。該工作流程專為主動學習而設計，可識別和捕獲顧客和同事在結賬時掃描的任何新產品。零售商和獨立軟件供應商可以自定義并快速索引數十萬商店產品，以進行跨攝像頭和條形碼掃描識別，并提供具有可操作信息的智能警報。
- NVIDIA multi-camera tracking AI workflow ：這種人工智能工作流程提供了多目標、多攝像頭的功能，使應用程序開發人員能夠更輕松地創建系統，在整個商店的多個攝像頭上跟蹤對象。工作流跟蹤對象并存儲跨攝影機的關聯，并為每個對象維護一個唯一的 ID 。通過視覺嵌入或外觀而不是個人生物特征信息來跟蹤物品，以維護購物者的完全隱私。
- NVIDIA retail store analytics AI workflow ：您可以使用自定義儀表板為商店分析創建端到端零售視覺 AI 應用程序。使用和自定義各種分析的工作流程，包括隊列分析、購物者占用率、停留時間和軌跡、客戶旅程的熱圖、接近度、線路交叉和感興趣的區域。您可以輕松地擴展到其他用例或自定義到單個商店。零售商可以利用這些信息來優化人員配置，加強商店商品銷售和布局，并改善客戶體驗，以最大限度地提高銷售額。
注冊 early access to these retail AI workflows 。
將這些 GTC 會話添加到您的日歷中：
- Leveraging NVIDIA Pre-Trained Models to Build Loss-Prevention Applications Faster
- 對于 EMEA 時區： Leveraging NVIDIA Pre-Trained Models to Build Loss Prevention Applications Faster, with Q&A from EMEA Region
- Solving Computer Vision Grand Challenges in One-Click
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