英伟达AI Workbench正式亮相，大幅简化大模型开发流程

英伟达AI Workbench现已正式面向公众发布，该工具的推出标志着大模型开发流程的重大简化。英伟达AI Workbench以其高效、便捷的特性，帮助开发者们快速构建、训练和部署大型AI模型，极大地提升了工作效率。

英伟达AI Workbench的推出，为AI领域的发展注入了新的活力。它集成了英伟达在深度学习领域的先进技术和算法，为开发者们提供了一个功能强大、易于使用的平台。通过这个平台，开发者们可以更加专注于模型的创新和优化，而无需在繁琐的开发流程上花费过多时间。

英伟达AI Workbench的核心优势在于其强大的计算能力和优化的开发环境。它充分利用了英伟达GPU的高性能计算能力，使得大模型的训练速度得到了显著提升。同时，该工具还提供了丰富的算法库和预训练模型，帮助开发者们快速构建出高质量的AI模型。

此外，英伟达AI Workbench还具备出色的可扩展性和兼容性。它支持多种编程语言和框架，使得开发者们可以根据自己的需求选择合适的开发方式。同时，该工具还可以与各种云平台和硬件设备无缝对接，为用户提供更加灵活和便捷的解决方案。

总之，英伟达AI Workbench的正式发布，为AI领域的发展注入了新的动力。它将帮助开发者们更加高效地构建和部署大型AI模型，推动人工智能技术的不断进步 AI Workbench主要功能介绍:

快速安装、设置和配置基于GPU的开发环境。

基于最新模型的预构建、即插即用的生成式人工智能和机器学习示例项目。

使用NVIDIA API目录中的云端端点或本地NVIDIA NIM微服务部署生成式AI模型。

直观的用户体验加上命令行界面（CLI）。

易于在不同开发环境中复现和移植。

基于 Git 和容器的开发环境自动化。

容器和Git仓库的版本控制和管理。

与GitHub、GitLab和NVIDIA NGC目录的集成。

凭证、秘密和文件系统变更的透明处理。

自Beta版发布以来，AI Workbench还增加了几个新的关键功能:

Visual Studio （VS） Code支持:直接集成到VS Code中，以在GPU环境中编排容器化项目。

基础镜像选择:用户在创建项目时可以选择自己的容器镜像作为项目的基础镜像。容器镜像必须使用符合基础镜像规范的镜像标签。

改进的软件包管理:用户可以通过Workbench用户界面直接管理和添加软件包到容器中。

安装改进:Windows和MacOS用户有更简单的安装路径。Docker容器运行时也得到了改进的支持。

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