NVIDIA NIM 通过先进的多模式功能增强视觉 AI 代理

从图像到流视频，视觉数据呈指数级增长，使得手动分析成为组织面临的一项艰巨任务。为了应对这一挑战，NVIDIA 推出了 NIM 微服务，该服务利用视觉语言模型 (VLM) 来构建高级视觉 AI 代理。 NVIDIA 表示，这些代理能够将复杂的多模式数据转化为可操作的见解。

视觉语言模型：视觉人工智能的核心

视觉语言模型 (VLM) 处于这一创新的最前沿，它将视觉感知与基于文本的推理相结合。与仅处理文本的传统大型语言模型不同，VLM 可以解释视觉数据并对其采取行动，从而支持实时决策等应用程序。 NVIDIA 的平台允许创建智能 AI 代理，自动分析数据，例如通过远程摄像机镜头检测野火的早期迹象。

NVIDIA NIM 微服务和模型集成

NVIDIA NIM 提供可简化视觉 AI 代理开发的微服务。这些服务提供灵活的定制和轻松的 API 集成。即使没有本地 GPU 资源，用户也可以通过简单的 REST API 访问各种视觉 AI 模型，包括嵌入模型和计算机视觉 (CV) 模型。

视觉人工智能模型的类型

有几种核心视觉模型可用于构建强大的视觉 AI 代理：

• VLM： 这些模型可以处理图像和文本，为人工智能代理添加多模式功能。
• 嵌入模型： 这些模型将数据转换为密集向量，可用于相似性搜索和分类任务。
• 计算机视觉模型： 专门用于图像分类和目标检测等任务，增强人工智能代理的智能。

应用程序和实际用例

NVIDIA 展示了其 NIM 微服务的多种应用：

• 流媒体视频警报： 人工智能代理自动监控用户定义事件的实时视频流，从而节省人工审核时间。
• 结构化文本提取： 将 VLM 和 LLM 与 OCDR 模型相结合，以有效地解析文档并提取信息。
• 少样本分类： 使用 NV-DINOv2 以最少的样本图像进行详细的图像分析。
• 多模式搜索： NV-CLIP 支持图像和文本嵌入，以实现灵活的搜索功能。

视觉 AI 代理入门

开发人员可以利用 NVIDIA GitHub 存储库中的可用资源开始构建视觉 AI 代理。该平台提供教程和演示，指导用户创建由 NIM 微服务支持的自定义工作流程和 AI 解决方案。这种方法允许根据特定业务需求定制创新应用程序。

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