大规模实施人工智能：NVIDIA NIM 和 LangChain 如何深刻影响 AI 集成与性能提升的未来

但是，在整个组织中扩展 AI 需要付出努力。它涉及复杂的任务，例如将 AI 模型集成到现有系统中、确保可扩展性和性能、维护数据安全和隐私以及管理 AI 模型的整个生命周期。从开发到部署，每个步骤都需要仔细规划和执行，以确保 AI 解决方案实用且安全。我们需要强大、可扩展且安全的框架来应对这些挑战。NVIDIA Inference Microservices （NIM） 和 LangChain 是满足这些需求的两项尖端技术，为在实际环境中部署 AI 提供了全面的解决方案。

了解 NVIDIA NIM

NVIDIA NIM 或 NVIDIA Inference Microservices 正在简化部署 AI 模型的过程。它将推理引擎、API 和各种 AI 模型打包到优化的容器中，使开发人员能够在几分钟而不是几周内跨各种环境（如云、数据中心或工作站）部署 AI 应用程序。这种快速部署功能使开发人员能够快速构建生成式 AI 应用程序，如 copilot、聊天机器人和数字化身，从而显著提高工作效率。

NIM 的微服务架构使 AI 解决方案更加灵活和可扩展。它允许单独开发、部署和扩展 AI 系统的不同部分。这种模块化设计简化了维护和更新，防止系统某一部分的更改影响整个应用程序。与 NVIDIA AI Enterprise 集成，通过提供支持从开发到部署每个阶段的工具和资源，进一步简化 AI 生命周期。

NIM 支持许多 AI 模型，包括 Meta Llama 3 等高级模型。这种多功能性确保开发人员可以选择最适合自己需求的模型，并将其轻松集成到他们的应用程序中。此外，NIM 通过采用 NVIDIA 强大的 GPU 和优化的软件（如 CUDA 和 Triton 推理服务器）来确保快速、高效和低延迟的模型性能，从而提供显著的性能优势。

安全性是 NIM 的一个关键功能。它使用加密和访问控制等强大措施来保护数据和模型免受未经授权的访问，确保其符合数据保护法规。包括 Hugging Face 和 Cloudera 等知名企业在内的近 200 家合作伙伴已经采用了 NIM，展示了其在医疗保健、金融和制造方面的有效性。NIM 使部署 AI 模型更快、更高效且高度可扩展，使其成为未来 AI 开发的重要工具。

探索 LangChain

LangChain 是一个有用的框架，旨在简化 AI 模型的开发、集成和部署，尤其是那些专注于自然语言处理 （NLP） 和对话式 AI 的模型。它提供了一套全面的工具和 API，可简化 AI 工作流程，使开发人员能够更轻松地高效地构建、管理和部署模型。随着 AI 模型变得越来越复杂，LangChain 已经发展到提供支持整个 AI 生命周期的统一框架。它包括工具调用 API、工作流管理和集成功能等高级功能，使其成为开发人员的强大工具。

LangChain 的主要优势之一是它能够集成各种 AI 模型和工具。其工具调用 API 允许开发人员从单个界面管理不同的组件，从而降低集成各种 AI 工具的复杂性。LangChain 还支持与各种框架集成，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Hugging Face，从而可以灵活地选择满足特定需求的最佳工具。凭借其灵活的部署选项，LangChain 可帮助开发人员顺利部署 AI 模型，无论是在本地、云端还是边缘。

NVIDIA NIM 和 LangChain 如何协同工作

集成 NVIDIA NIM 和 LangChain 结合了这两种技术的优势，以创建有效且高效的 AI 部署解决方案。NVIDIA NIM 通过为 Llama 3.1 等模型提供优化的容器来管理复杂的 AI 推理和部署任务。这些容器可通过 NVIDIA API 目录进行免费测试，为运行生成式 AI 模型提供了标准化和加速的环境。开发人员只需最少的设置时间，即可构建高级应用程序，例如聊天机器人、数字助理等。

LangChain 专注于管理开发过程、集成各种 AI 组件和编排工作流程。LangChain 的功能（例如其工具调用 API 和工作流管理系统）简化了需要多个模型或依赖不同类型数据输入的复杂 AI 应用程序的构建。通过与 NVIDIA NIM 的微服务连接，LangChain 增强了其高效管理和部署这些应用程序的能力。

集成过程通常从设置 NVIDIA NIM 开始，方法是安装必要的 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包，配置系统以支持 NIM，并在容器化环境中部署模型。这种设置可确保 AI 模型可以利用 NVIDIA 强大的 GPU 和优化的软件堆栈，例如 CUDA 、 Triton 推理服务器和 TensorRT-LLM ，以获得最佳性能。

接下来，安装 LangChain 并将其配置为与 NVIDIA NIM 集成。这涉及设置一个集成层，将 LangChain 的工作流管理工具与 NIM 的推理微服务连接起来。开发人员定义 AI 工作流，指定不同模型的交互方式以及数据如何在它们之间流动。这种设置可确保高效的模型部署和工作流程优化，从而最大限度地减少延迟并最大限度地提高吞吐量。

配置完这两个系统后，下一步就是在 LangChain 和 NVIDIA NIM 之间建立顺畅的数据流。这涉及测试集成，以确保正确部署和有效管理模型，并确保整个 AI 管道运行没有瓶颈。持续监控和优化对于保持最佳性能至关重要，尤其是在数据量增长或新模型添加到管道时。

集成 NVIDIA NIM 和 LangChain 的优势

将 NVIDIA NIM 与 LangChain 集成有一些令人兴奋的好处。首先，性能显著提高。借助 NIM 的优化推理引擎，开发人员可以从其 AI 模型中获得更快、更准确的结果。这对于需要实时处理的应用程序（如客户服务机器人、自动驾驶汽车或金融交易系统）尤其重要。

接下来，集成提供了无与伦比的可扩展性。由于 NIM 的微服务架构和 LangChain 的灵活集成功能，AI 部署可以快速扩展以处理不断增长的数据量和计算需求。这意味着基础设施可以随着组织的需求而增长，使其成为面向未来的解决方案。

同样，管理 AI 工作流也变得更加简单。LangChain 的统一接口降低了通常与 AI 开发和部署相关的复杂性。这种简单性使团队能够将更多精力放在创新上，而不是运营挑战上。

最后，这种集成显著增强了安全性和合规性。NVIDIA NIM 和 LangChain 整合了强大的安全措施，例如数据加密和访问控制，确保 AI 部署符合数据保护法规。这对于医疗保健、金融和政府等行业尤其重要，因为在这些行业中，数据完整性和隐私至关重要。

NVIDIA NIM 和 LangChain 集成的用例

将 NVIDIA NIM 与 LangChain 集成为构建高级 AI 应用程序创建了一个强大的平台。一个令人兴奋的使用案例是创建 Retrieval-Augmented Generation （RAG） 应用程序。这些应用程序使用 NVIDIA NIM 的 GPU 优化大型语言模型 （LLM） 推理功能来增强搜索结果。例如，开发人员可以使用假设文档嵌入 （HyDE） 等方法根据搜索查询生成和检索文档，从而使搜索结果更具相关性和准确性。

同样，NVIDIA NIM 的自托管架构可确保敏感数据保留在企业基础设施内，从而提供增强的安全性，这对于处理私人或敏感信息的应用程序尤为重要。

此外，NVIDIA NIM 还提供预构建的容器，可简化部署过程。这使开发人员无需大量配置即可轻松选择和使用最新的生成式 AI 模型。简化的流程，加上在本地和云中运行的灵活性，使 NVIDIA NIM 和 LangChain 成为希望高效、安全地大规模开发和部署 AI 应用程序的企业的绝佳组合。

底线

集成 NVIDIA NIM 和 LangChain 可显著推进 AI 的大规模部署。这种强大的组合使企业能够快速实施 AI 解决方案，提高运营效率并推动各个行业的增长。

通过使用这些技术，组织可以跟上 AI 的进步，引领创新和效率。随着 AI 学科的发展，采用如此全面的框架对于保持竞争力和适应不断变化的市场需求至关重要。