Tutorial

2025年 5月 2日

NVIDIA 實現通義千問 Qwen3 的生產級應用集成和部署

阿里巴巴近期發布了其開源的混合推理大語言模型（LLM）通義千問 Qwen3，此次 Qwen3 開源模型系列包含兩款混合專家模型 (MoE)…
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2024年 7月 24日

用于空間組學的細胞成像特征提取和形態聚類

VISTA-2D 是 NVIDIA 的新基礎模型，可以快速準確地執行細胞分割，這項基本任務在細胞成像和空間組學工作流程中至關重要，
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2024年 7月 17日

使用 RAPIDS 的 Parquet 字符串數據的編碼和壓縮指南

Parquet Writer 提供了默認關閉的編碼和壓縮選項。啟用這些選項可以為數據提供更好的無損壓縮，
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2024年 7月 10日

利用合成數據微調 AI 模型提升多攝像頭跟蹤精度

針對特定用例的大規模合成數據在現實世界的計算機視覺和 AI 工作流程中變得越來越重要。這是因為數字孿生是一種強大的方式，可以為工廠、
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2024年 7月 10日

使用 NVIDIA NeMo 定制化 NVIDIA NIM 滿足特定領域需求

為特定企業應用程序采用的大型語言模型（LLM）通常受益于模型自定義。企業需要根據其特定需求定制 LLM，
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2024年 7月 2日

使用 CRIU 實現 CUDA 應用程序檢查點

CUDA 的檢查點和恢復功能通過名為 cuda-checkpoint 的命令行實用程序公開，
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2024年 6月 28日

NVIDIA NIM 帶來財務分析變革

在金融服務行業，投資組合經理和研究分析師努力篩選大量數據，以在投資中獲得競爭優勢，做出明智的決策需要訪問最相關的數據，
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2024年 6月 26日

使用適用于 HEVC 的 NVIDIA 視頻編解碼器 SDK 12.2 提高視頻質量

NVIDIA 視頻編解碼器 SDK為 Windows 和 Linux 上的硬件加速視頻編碼和解碼提供了一套全面的 API 集。The 12.
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2024年 6月 24日

在 NVIDIA Air 上探索 SONiC

測試網絡基礎設施和為新環境構建可工作的 PoC，往好了說可能很棘手，往壞了說可能非常可怕。你可能會遇到無法滿足的許可要求，
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2024年 6月 17日

縮小模擬現實的差距： NVIDIA Isaac 實驗室的訓練點四肢運動

由于四足動物的運動策略涉及復雜的動力學，對機器人技術提出了重大挑戰。在現實世界中，訓練四足動物上下樓梯可能會損壞設備和環境。因此，
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2024年 6月 11日

借助 NVIDIA TensorRT 輕量級引擎，為 AI 應用提供卓越性能和最小占用空間

NVIDIA TensorRT一個成熟的數據中心推理庫，已迅速成為 NVIDIA GeForce RTX 和 NVIDIA RTX GPU…
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2024年 6月 3日

NVIDIA 與 Hugging Face 合作，簡化生成式 AI 模型部署

隨著生成式 AI 的快速增長，社區通過兩種重要方式加強了這種擴展：快速發布先進的基礎模型，以及簡化其與應用程序開發和生產的集成。
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2024年 6月 2日

使用 NVIDIA NIM 部署生成式 AI 的簡單指南

無論您是在本地還是云端工作，NVIDIA NIM 推理微服務都能為企業開發者提供易于部署的社區、合作伙伴和 NVIDIA 優化的人工智能模型。
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2024年 6月 2日

利用多攝像頭追蹤工作流程優化大型空間的流程

倉庫、工廠、體育場和機場等大片區域通常由數百個攝像頭進行監控，以提高安全性并優化運營。通過這些攝像頭準確跟蹤物體和測量活動稱為多攝像頭跟蹤，
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2024年 5月 21日

利用 NVIDIA NeMo Curator 為 LLM 訓練整理自定義數據集

數據管護是預訓練和持續訓練模型的第一步，也可以說是最重要的一步，對于 大型語言模型 (LLM) 和小型語言模型 (SLM) 都至關重要。
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2024年 5月 17日

使用 NVIDIA NeMo 訓練本地化多語種 LLM，第 1 部分

在當今的全球化世界中，AI 系統理解和溝通不同語言的能力變得越來越重要。大型語言模型 (LLMs) 徹底改變了自然語言處理領域，
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