NVIDIA 于近日發布NVIDIA RTX AI套件，這一工具和 SDK 集合能夠幫助 Windows 應用開發者定制、優化和部署適用于 Windows 應用的 AI 模型。該套件免費提供，不要求使用者具備 AI 框架和開發工具方面的經驗，并且可以為本地和云端部署提供絕佳的 AI 性能。

生成式預訓練轉換器（GPT）模型的普及為 Windows 開發者創造了將 AI 功能集成到應用中的絕佳機會。但要實現這些功能仍面臨著巨大的挑戰。首先，您需要根據應用的特定需求來定制模型。其次，需要優化模型，使其在適應各種硬件的同時，仍然能夠提供絕佳的性能。之后，需要一條同時適用于云端和本地 AI 的簡便部署路徑。

NVIDIA RTX AI 套件為 Windows 應用開發者提供了端到端工作流。您可以根據應用的特定要求，使用常用的微調技術對 Hugging Face 的預訓練模型進行定制，并將它們量化到適合消費類 PC 的規模。然后，可以對它們進行優化，使其能夠在整個NVIDIA GeForce RTX GPU系列以及云端 NVIDIA GPU 上發揮絕佳性能。

當需要部署時，無論您是選擇將經過優化的模型與應用捆綁在一起，還是在應用安裝/更新時下載模型，亦或是建立一個云微服務，RTX AI 套件都能提供多種途徑來滿足您的應用需求。該套件還包含NVIDIA AI 推理管理器（AIM）SDK，能夠根據用戶的系統配置或當前的工作負載讓應用在本地或云端運行 AI。

適用于各種應用的強大定制 AI

當今的生成式模型在龐大的數據集上訓練而成。整個訓練過程可能需要數周時間，并使用數百顆全球最強大的 GPU。雖然這些計算資源對大多數開發者來說遙不可及，但開源預訓練模型可以讓您獲得強大的 AI 功能。

開源預訓練基礎模型通常在通用數據集上訓練而成，因此在各種任務中都能夠提供不錯的結果。但應用往往需要專門的行為，例如游戲角色需要以特定的方式說話、科學寫作助手需要理解特定行業的術語等。

微調是一種可以根據應用需求，在額外的數據上對預訓練模型進行進一步訓練的技術，例如游戲角色的對話示例。

RTX AI 套件包含NVIDIA AI Workbench等支持微調的工具。今年早些時候發布的 AI Workbench 是一款用于在本地 RTX GPU 和云端中組織并運行模型訓練、調優與優化項目的工具。RTX AI 套件還包含使用 QLoRA 進行微調的 AI Workbench 項目，QLoRA 是當今最常用、效果最好的技術之一。

為了實現參數高效微調，該套件使用 Hugging Face Transformer 庫來充分發揮 QLoRA 的作用，在減少內存使用的同時實現了定制化，而且可以在搭載 RTX GPU 的客戶端設備上高效運行。

微調完成后的下一步是優化。

針對 PC 和云端進行優化

AI 模型優化需要解決兩大難題。首先，PC 用于運行 AI 模型的內存和計算資源有限。其次，PC 和云端之間存在各種具有不同功能的目標硬件。

RTX AI 套件包含以下用于優化 AI 模型并使其作好部署準備的工具。

NVIDIA TensorRT 模型優化器：即使較小的 LLM 也需要 14 GB 或以上的內存。適用于 Windows 的 NVIDIA TensorRT 模型優化器正式發布，它所提供的模型量化工具可在不顯著降低準確性的情況下，將模型規模最多縮小至原來的三分之一。其中的 INT4 AWQ 后訓練量化等方法便于在 RTX GPU 上運行最先進的 LLM。這樣一來，較小的模型不僅可以更加容易地適應典型系統上可用的 GPU 內存，還能通過減少內存帶寬瓶頸來提高性能。

NVIDIA TensorRT Cloud：為了在每個系統上都能獲得絕佳的性能，可以針對每個 GPU 專門優化模型。當前推出的NVIDIA TensorRT Cloud開發者預覽版是一項云服務，用于為 PC 中的 RTX GPU 以及云端中的 GPU 構建經過優化的模型引擎。它還為流行的生成式 AI 模型提供了預構建的減重引擎，這些引擎可與微調的權重合并成優化的引擎。與預訓練模型相比，使用 TensorRT Cloud 構建并使用 TensorRT 運行時運行的引擎可以實現高達 4 倍的性能提升。

優化微調模型后的下一步是部署。

開發一次即可實現隨處部署

如果您的應用能夠在本地或云端執行推理，就能為大多數用戶提供絕佳的體驗。將模型部署在設備上可以實現更低的延遲，并且不需要在運行時調用云，但對硬件有一定的要求。將模型部署在云端則可以支持在任何硬件上運行的應用，但服務提供商需要承擔持續的運營成本。在完成模型開發后，您就可以使用 RTX AI 套件將其部署到任意位置，且該套件中的工具既適用于設備端路徑，也適用于云端路徑，例如：

NVIDIA AI 推理管理器（AIM）：當前推出的 AIM 搶先體驗版為 PC 開發者簡化了 AI 集成的復雜性，并且可以在 PC 端和云端無縫協調 AI 推理。NVIDIA AIM 利用必要的 AI 模型、引擎和依賴關系對 PC 環境進行預配置，并支持 GPU、NPU、CPU 等各種不同加速器的所有主要推理后端（TensorRT、ONNX Runtime、GGUF、Pytorch）。它還能執行運行時兼容性檢查，以此確定 PC 是否能在本地運行模型，或者根據開發者策略切換到云端。

借助 NVIDIA AIM，開發者既可以利用NVIDIA NIM在云端進行部署，也可以利用 TensorRT 等工具在本地設備上進行部署。

NVIDIA NIM：NVIDIA NIM 是一套易于使用的微服務，能夠加速云、數據中心和工作站中的生成式 AI 模型部署。NIM 屬于NVIDIA AI Enterprise軟件套裝的一部分。RTX AI 套件提供的工具可將經過優化的模型與其依賴關系打包并上傳至暫存服務器，然后啟動 NIM。這一步將調入經過優化的模型，并創建一個端點供應用調用。

您還可以使用 NVIDIA AI 推理管理器（AIM）插件在設備上部署模型，有助于管理本地和云推理的細節，減輕開發者的集成負擔。

NVIDIA TensorRT：NVIDIA TensorRT 10.0和TensorRT-LLM推理后端為配備張量核的 NVIDIA GPU 提供同類產品中的最佳性能。新發布的 TensorRT 10.0 簡化了將 AI 模型部署到 Windows 應用中的流程。減重引擎可壓縮 99% 以上的已編譯引擎大小，因此可直接在終端用戶設備上使用模型權重對其進行重新調整。此外，TensorRT 還為 AI 模型提供軟硬件前向兼容性，使其能與較新的運行時或硬件配合使用。TensorRT-LLM 加入了在 RTX GPU 上加速生成式 AI LLM 和 SLM 的專門優化措施，可進一步加速 LLM 推理。

?這些工具使開發者能夠在應用運行時準備好模型。

RTX AI 加速生態系統

包括 Adobe、Blackmagic Design、Topaz Labs 等在內的頂尖創意獨立軟件開發商（ISV）正在將 NVIDIA RTX AI 套件集成到他們的應用中，以提供在 RTX PC 上運行的 AI 加速應用，從而提升數百萬創作者的用戶體驗。

如果您想要在 RTX PC 上構建基于 RAG 和智能體的加速工作流，可以通過 LangChain 和 LlamaIndex 等開發者框架獲得 RTX AI 套件的功能和組件（如 TensorRT-LLM）。此外，常用的生態系統工具（如 Automatic1111、Comfy.UI、Jan.AI、OobaBooga 和 Sanctum.AI）也可通過 RTX AI 套件實現加速。通過這些集成，您可以輕松構建經過優化的 AI 加速應用，將其部署到設備和云端 GPU 上，并在應用中實現能夠在各種本地和云環境中運行推理的混合功能。

將強大的 AI

加入到 Windows 應用中

NVIDIA RTX AI 套件為 Windows 應用開發者提供了一套端到端工作流，使他們能夠充分利用預訓練模型，對這些模型進行定制和優化，并將它們部署到本地或云端運行。借助快速、強大的混合 AI，由 AI 驅動的應用既能夠快速擴展，又能在各個系統上提供絕佳的性能。RTX AI 套件使您能夠為更多用戶帶來更多由 AI 驅動的功能，讓用戶在游戲、生產、內容創建等所有活動中都能享受到 AI 所帶來的好處。