A IA está se movendo rapidamente além da nuvem e dos data centers centralizados, tornando-se uma ferramenta poderosa que pode ser implantada diretamente em workstations profissionais. Graças ao hardware avançado e ao software otimizado, você pode criar, executar e experimentar modelos sofisticados de IA em sua mesa ou em trânsito. Bem-vindo ao mundo do desenvolvimento local de IA!
Executar e desenvolver IA localmente em uma workstation oferece vantagens significativas para desenvolvedores e empresas: privacidade e segurança de dados aprimoradas, dados confidenciais permanecem internos, economia de custos em comparação com o uso contínuo da nuvem, recursos operacionais offline para aplicações e um ambiente incomparável para desenvolvimento e iteração práticos. Essa mudança para uma IA local poderosa e acessível é impulsionada por hardware de alto desempenho, como a série NVIDIA RTX PRO Blackwell e o ecossistema de software otimizado criado para aproveitar seus recursos.
Esta postagem do blog orientará você na seleção de um primeiro projeto de IA local gerenciável, usando o ecossistema NVIDIA projetado para workflows profissionais.
Entendendo Sua Workstation NVIDIA RTX PRO
No centro da aceleração profissional de IA estão as GPUs profissionais NVIDIA RTX que apresentam até 96GB de VRAM cada, drivers de nível empresarial, certificações ISV e desempenho aprimorado do NVIDIA Tensor Core para fornecer até 4.000 trilhões de operações por segundo para IA.
Isso as torna ideais para lidar com conjuntos de dados maiores, treinar modelos mais complexos e executar tarefas sofisticadas de inferência de IA. O suporte para um amplo espectro de formatos de dados avançados, desde tipos de baixa precisão, como FP4 e INT8, até FP16 e FP32 de alta precisão, permite que os modelos de IA sejam executados com eficiência, o que é crucial para ciclos de desenvolvimento iterativos rápidos.
Defina Seu Projeto
Com sua workstation RTX PRO, o próximo passo é selecionar um primeiro projeto apropriado. Considere estes fatores:
- Área de foco: concentre-se em dominar um recurso central de IA, como análise avançada de texto, processamento de imagem de alta resolução ou tipos específicos de geração de dados.
- Alinhe-se com seus objetivos: escolha um domínio relevante para seus interesses, trabalho ou setor, como automatizar a análise de dados, melhorar os workflows visuais ou gerar conteúdo especializado.
- Avaliação de recursos: certifique-se de que as metas do seu projeto estejam alinhadas com os recursos específicos da sua workstation (especialmente GPU VRAM, alimentação da CPU e armazenamento) e seu nível atual de habilidade de IA. Comece com um projeto que você possa concluir e aprender.
Aqui estão algumas ideias de projetos para começar a usar as workstations NVIDIA RTX PRO.
Projeto 1: Chatbot com IA
Escolher o ponto de partida certo para o seu projeto local de chatbot de IA é fundamental. A tecnologia principal que torna esses chatbots úteis para seus dados específicos é a Geração Aumentada por Recuperação (RAG). O RAG permite que o grande modelo de linguagem (LLM) subjacente do chatbot acesse e faça referência a seus documentos ou bases de conhecimento específicos antes de gerar uma resposta, garantindo que as respostas sejam precisas, relevantes e fundamentadas em seu contexto, em vez dos dados gerais de treinamento do LLM.
Comece com o NVIDIA ChatRTX para criar um chatbot RAG sem código. Basta fazer download da aplicação, direcioná-la para suas pastas de arquivos locais, como documentos de projeto ou notas, selecionar um modelo compatível em seu menu e começar a fazer perguntas. O ChatRTX lida com o processo RAG de recuperar trechos relevantes e impulsioná-los automaticamente no LLM.
Quando você estiver pronto para codificar e criar um chatbot RAG mais personalizado, com lógica específica ou para integrar diferentes fontes de dados, o AI Workbench pode ajudá-lo a configurar seu ambiente de desenvolvimento.
Faça download do instalador do AI Workbench para seu sistema Windows ou Linux. Ele lida com o gerenciamento de dependências necessárias, como Git, software de contêiner como Docker ou Podman e até drivers de GPU no sistema operacional Linux. Os usuários do Windows devem instalar os drivers manualmente na página de Drivers da NVIDIA.
Para acelerar o desenvolvimento, use exemplos pré-criados, como o projeto de assistente virtual multimodal. A clonagem deste projeto no AI Workbench oferece uma vantagem inicial, com um pipeline RAG funcional onde você pode começar a integrar seus documentos, imagens ou vídeos específicos, definindo métodos personalizados de recuperação de dados, gerenciando diferentes LLMs e iterando no design para uma experiência de IA conversacional verdadeiramente personalizada.
Aplicações específicas de chatbots de IA executados localmente estão surgindo em todos os setores. Em Arquitetura, Engenharia e Construção (AEC), as empresas estão experimentando chatbots personalizados treinados em Solicitações de Propostas (RFPs) históricas e documentação de projetos para ajudar a resumir novas RFPs ou encontrar rapidamente respostas em respostas anteriores, simplificando o processo de proposta. Nos Serviços Financeiros, as equipes de conformidade podem utilizar chatbots locais treinados em extensos arquivos regulatórios e documentos de políticas internas armazenados com segurança em suas workstations para consultar e verificar rapidamente os requisitos ou encontrar precedentes sem que dados confidenciais saiam do ambiente local.
Projeto 2: PDF para Podcast
Converta seus documentos PDF, como trabalhos de pesquisa ou manuais, em conteúdo de áudio envolvente. Esse recurso de conversão de PDF em podcast é executado localmente em uma workstation e oferece vantagens em vários campos. Por exemplo, os profissionais jurídicos podem converter arquivos de casos longos e confidenciais ou documentos de descoberta em áudio para revisão, garantindo que os dados confidenciais do cliente permaneçam seguros em sua máquina local.
Equipes de pesquisa e desenvolvimento em engenharia ou produtos farmacêuticos podem transformar especificações técnicas densas, trabalhos de pesquisa ou manuais internos em formatos de áudio, para que os especialistas absorvam informações complexas enquanto realizam várias tarefas ao mesmo tempo ou longe de suas telas, ao mesmo tempo em que protegem a propriedade intelectual proprietária.
Comece clonando este projeto de seu repositório GitHub na interface do AI Workbench, que simplifica a configuração lidando com a configuração do ambiente em contêiner e configurando automaticamente o acesso à GPU.
A implementação padrão usa endpoints NVIDIA NIM baseados em nuvem. No entanto, o AI Workbench oferece flexibilidade para executar componentes-chave, incluindo microsserviços NIM, diretamente em sua workstation RTX PRO local. Essa abordagem garante que seus dados PDF proprietários permaneçam seguros e privados, pois todo o processamento pode permanecer em sua máquina local em vez de ser enviado para a nuvem.
Esse blueprint é flexível e personalizável, para que você possa adicionar funcionalidades adicionais, como branding, análises, tradução em tempo real ou uma interface humana digital para aprofundar o engajamento. Você pode testar, prototipar e personalizar o pipeline de PDF para podcast diretamente em seu hardware poderoso.
Projeto 3: Agente de Pesquisa e Resumo de Vídeo
A capacidade de pesquisar e resumir automaticamente o conteúdo de vídeo é incrivelmente valiosa. Desbloquear insights anteriormente ocultos em vastas bibliotecas de gravações, como destaques e transmissões esportivas, imagens de segurança, arquivos de reuniões ou palestras educacionais, pode economizar inúmeras horas de revisão manual.
Você pode criar seu próprio agente de pesquisa e resumo de vídeo (VSS) localmente em uma workstation RTX PRO usando o NVIDIA AI Blueprint. Este blueprint fornece uma arquitetura de referência abrangente, utilizando microsserviços NIM para funções importantes, como ingestão de vídeo, compreensão de linguagem de visão, raciocínio LLM e RAG, implantados localmente.
A configuração padrão do blueprint utiliza o LLM meta/llama-3.1-70b-instruct. A execução deste modelo de 70 parâmetros B exige localmente 140GB de VRAM ou mais, o que pode exceder a capacidade da workstation RTX PRO. Para implantação local prática em GPUs RTX PRO, modifique a configuração do blueprint para substituir o modelo 70B pela versão menor, meta/llama-3.1-8b-instruct, que tem requisitos de memória substancialmente mais baixos e é adequada para executar inferência diretamente em sua workstation.
Comece a Usar Seus Projetos de IA
Para começar seu primeiro projeto de IA, selecione um projeto que se alinhe às suas necessidades profissionais, comece com etapas gerenciáveis e aproveite os recursos da NVIDIA disponíveis, como o Programa para Desenvolvedores.
Embarcar em seu primeiro projeto local de IA é um passo estratégico para desenvolvedores que buscam alavancar tecnologia de ponta. Usando workstation NVIDIA PRO RTX para o backbone computacional, NVIDIA AI Workbench para desenvolvimento simplificado e software NVIDIA AI Enterprise para ferramentas e suporte de nível de produção, você está totalmente equipado.