先看老师给的资料：

NVIDIA NIM是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，是一套易于使用的预构建容器工具，目的是帮助企业客户在云、数据中心和工作站上安全、可靠地部署高性能的 AI 模型推理。这些预构建的容器支持从开源社区模型到 NVIDIA AI 基础模型，以及定制的 AI 模型的广泛范围。NIM 可通过单个命令部署，使用标准 API 和几行代码轻松集成到企业级 AI 应用程序中。基于 Triton 推理服务器、TensorRT、TensorRT-LLM 和 PyTorch等强大的推理引擎构建，NIM 旨在促进大规模的无缝 AI 推理，确保你可以在任何地方自信地部署 AI 应用。无论是在本地还是在云端，NIM 都是实现大规模加速生成式 AI 推理的更快方式。

优势：

性能与规模：

•    通过低延迟、高吞吐量且可随云扩展的 AI 推理来提高总体拥有成本 —— Llama 3.1 8B NIM 与直接在 GPU 上部署相比，可实现高达 2.8 倍的更高吞吐量。

•    通过开箱即用的对微调模型的支持实现更佳的准确性。

易用性：

●   借助预先构建且云原生的微服务加快产品上市时间，这些微服务持续维护，以便在 NVIDIA 加速基础设施上提供优化的推理

●   为企业开发者提供专为企业环境定制的行业标准 API 和工具

安全和可管理性

●   通过在您选择的基础设施（本地或云中）上自托管部署最新的 AI 模型，维护生成 式 AI 应用程序和数据的安全性与控制。

●   具有专用功能分支、严格验证流程和支持 (包括直接联系 NVIDIA AI 专家和定义的服务水平协议) 的企业级软件

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课程链接：Course Detail | NVIDIA

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下面总结下课程的核心内容：

1. AI技术

• 生成式 AI：多任务能力。同时需要考虑安全性、延迟、效率和可扩展性等因素。
• 特点：大语言模型LLM依赖大量数据、高性能硬件来支持复杂任务，但也面临训练和部署的高成本。

2. NIM的解决方案

• NIM提供了一种轻松集成生成式 AI 的方法，支持云端和本地部署，优化延迟和吞吐量，满足多种生产需求。
• 特点：
  1. 使用标准化 API，简化模型集成和切换。
  2. 支持批量推理和加速（如TensorRT），提高性能。
  3. 提供灵活性以适应特定用例的定制模型或 LoRA （Low rank adaptation）。

3. NIM的优势

• 独立与弹性：各服务相互独立，故障隔离，按需扩展。
• 简化开发与部署：通过 Docker 容器，快速部署模型微服务。
• 多场景应用：适用于语言、视觉、语音等多领域任务，如数字助理、信息检索。

4. 模型开发与优化

• 预训练与迁移学习：使用开源模型，通过微调或提示工程进行。
• 高效推理：结合批量推理、低精度优化和硬件加速，实现高性能低延迟的推理。

5. 实践与工具支持

• www.build.nvidia.com  上提供多种模型、模型介绍（Model card）。
• 多种示例应用和代码，便于快速原型开发。
• 支持自定义数据集和模型权重，提升应用的针对性和精准性。

6. 一些应用

7.总结

NVIDIA NIM通过容器化的方式，将复杂的生成式 AI 模型部署变得简单高效。它为开发者提供了API 和优化工具。NIM 的架构灵活性使其加快了生成式 AI 应用的开发。

优缺点的对比表格如下：

课程配有相应的实验任务。最终完成课程：