生成 AI は、ゲーム アシスタント、強化されたコンテンツ作成ツール、生産性ツールなど、PC とワークステーションの新機能を切り開いています。
現在利用可能なNVIDIA NIM と 今後数週間以内に提供される AI Blueprint (近日公開) は、AI 開発を加速し、アクセシビリティを向上させます。1 月の CES見本市で発表された NVIDIA NIM は、NVIDIA GeForce RTX 50 シリーズや新しい NVIDIA Blackwell RTX PRO GPU など、NVIDIA RTX プラットフォーム向けに最適化された、パッケージ化された最先端 AI モデルを提供します。マイクロサービスは、簡単にダウンロードして実行できます。 これらは、PC 開発の主要モダリティを網羅し、主要なエコシステム アプリケーションとツールと互換性があります。
Project G-Assist の実験的なシステム アシスタント機能も本日リリースされました。 Project G-Assist は、AI アシスタントがどのようにアプリやゲームを強化できるかを提示します。 System Assistant により、ユーザーはリアルタイム診断の実行、パフォーマンスの最適化に関する推奨事項の取得、システムソフトウェアと周辺機器の制御など、すべてシンプルな音声またはテキスト コマンドで実行できます。 開発者や愛好家は、シンプルなプラグイン アーキテクチャと新しいプラグイン ビルダーにより、機能を拡張することができます。
画期的な AI モデルとグローバルな開発者コミュニティが AI 搭載ツールとワークフローの爆発的な増加を推進しているコンピューティングの重要な瞬間に、NIM マイクロサービス、AI Blueprint、G-Assist が PC に重要な革新をもたらすのを支援しています。 この RTX AI Garage ブログ シリーズでは、開発者や愛好家が RTX AI PC とワークステーションで次世代の AI を構築できるよう、引き続き最新情報、洞察、リソースを提供していきます。
NIM の準備完了！
AI によるイノベーションのペースは驚異的ですが、PC 開発者コミュニティがこのテクノロジを使い始めることは、まだ難しい場合があります。
研究から PC に AI モデルを移行するには、モデルのバリエーションのキュレーション、すべての入力データと出力データの管理への適応、リソース使用を最適化するための定量化が必要になります。 さらに、最適化された推論バックエンド ソフトウェアと連動するようにモデルを変換し、新しい AI アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) に接続する必要があります。 これには多大な努力が必要で、AI の採用が遅れる可能性があります。
NVIDIA NIM マイクロサービスは、業界標準の API に接続する、パッケージ化され、最適化され、簡単にダウンロード可能な AI モデルを提供することで、この問題の解決に役立ちます。 RTX AI PC とワークステーションのパフォーマンス向けに最適化されており、コミュニティからの人気の AI モデルと NVIDIA が開発したモデルも含まれています。
NIM マイクロサービスは、大規模言語モデル (LLM)、ビジョン言語モデル、画像生成、音声処理、Retrieval-Augmented Generation(RAG) ベースの検索、PDF 抽出、コンピューター ビジョンなど、さまざまな AI アプリケーションをサポートしています。 RTX 向けの 10 の NIM マイクロサービスが利用可能で、言語生成、画像生成、コンピューター ビジョン、音声 AI など、さまざまなアプリケーションをサポートしています。 今すぐこれらの NIM マイクロサービスを始めましょう：
- 言語と推論： Deepseek-R1-distill-llama-8B, Mistral-nemo-12B-instruct, Llama3.1-8B-instruct
- 画像生成： Flux.dev
- オーディオ： Riva Parakeet-ctc-0.6B-asr、 Maxine Studio Voice
- RAG: Llama-3.2-NV-EmbedQA-1B-v2
- コンピューター ビジョンと理解： NV-CLIP、 PaddleOCR、 Yolo-X-v1
NIM マイクロサービスは、主要の AI エコシステム ツールとフレームワークを通じても利用可能です。
AI 愛好家のために、AnythingLLM と ChatRTX が NIM に対応したことで、シンプルで使いやすいインターフェイスで LLM や AI エージェントと簡単にチャットできるようになりました。 これらのツールにより、ユーザーはパーソナライズされた AI アシスタントを作成し、自分の文書とデータを統合してタスクの自動化と生産性を高めることができます。
AI を構築、テスト、アプリケーションに統合することを検討している開発者向けに、FlowiseAI と Langflowは NIM に対応し、ビジュアル インターフェイスを備えた低コードおよびノーコード ソリューションを提供することで、最小限のコーディング専門知識で AI ワークフローを設計できます。 ComfyUI のサポートは近日中に予定されています。 開発者は、これらのツールにより、チャットボット、画像ジェネレーター、データ分析システムなどの複雑な AI アプリケーションを簡単に作成できます。
さらに、Microsoft VS Code AI ツールキット、CrewAI、Langchain が、NIM に対応し、マイクロサービスをアプリケーション コードに統合する高度な機能を提供することで、シームレスな統合と最適化を実現しています。
NVIDIA テクニカルブログと build.nvidia.com にアクセスして始めましょう。
NVIDIA AI Blueprints は事前構築されたワークフローを提供します
NVIDIA AI Blueprint は、AI 開発者に対し、NVIDIA NIM マイクロサービスによる生成 AI ワークフロー構築のスタートラインを提供します。
Blueprint は、すぐに使用できる拡張可能なリファレンス サンプルで、ソース コード、サンプル データ、ドキュメント、デモ アプリなど、必要なすべてをバンドルして、ローカルで実行される高度な AI ワークフローを作成およびカスタマイズできます。 開発者は、AI Blueprint を変更および拡張して、動作を微調整したり、異なるモデルを使用したり、まったく新しい機能を実装したりすることができます。
PDF からポッドキャストへの AI Blueprint は、ドキュメントを音声コンテンツに変換し、ユーザーが移動中に学習できるようにします。ワークフローは、PDF からテキスト、画像、表を抽出し、AI を使用して有益なポッドキャストを生成します。 トピックをより詳しく掘り下げたい場合、ユーザーは AI 搭載のポッドキャストホストとインタラクティブな議論を行うことができます。
3D ガイド型生成 AI 用の AI Blueprint は、アーティストに画像生成のより細かな制御を提供します。AI はシンプルなテキストプロンプトから素晴らしい画像を生成できますが、言葉だけで画像構成を制御することは難しい場合があります。このブループリントを使用すると、クリエイターは Blender のような 3D レンダラーに配置されたシンプルな 3D オブジェクトを使用して、AI 画像生成をガイドできます。 アーティストは 3D アセットを手作業で作成または AI を使用して生成し、シーンに配置して 3D ビューポートカメラを設定できます。その後、FLUX NIM マイクロサービスを活用した事前パッケージ化されたワークフローが現在の構成を使用して、3D シーンに一致する高品質な画像を生成します。
Windows Subsystem for Linux を使用した RTX 上の NVIDIA NIM
NIM マイクロサービスを PC で実行することを可能にする主要テクノロジの 1 つに、Linux 用Windows サブシステム (WSL) があります。
Microsoft と NVIDIA は協業して、CUDA と RTX の高速化を WSL に導入し、最適化とコンテナ化されたマイクロサービスを Windows で実行できるようにしました。 これにより、PC やワークステーションからデータセンターやクラウドに至るまで、同じ NIM マイクロサービスをどこでも実行できるようになります。
RTX AI PC での NVIDIA NIM の使用を開始するには、 build.nvidia.com にアクセスしてください。
Project G-Assist はカスタムプラグインで PC の AI 機能を拡張します
Project G-Assist の一環として、GeForce RTX デスクトップユーザー向けのシステムアシスタント機能の実験版が NVIDIA アプリを通じて現在利用可能になり、ノートPC 対応も間もなく提供されます。
G-Assist は、ゲームとシステム設定の最適化、フレーム レートなどの重要なパフォーマンス統計情報のグラフ化、照明などの選択した周辺機器設定の制御など、さまざまな PC 設定をユーザーはすべて基本的な音声コマンドまたはテキスト コマンドで制御できるようにします。
G-Assist は、ゲーム開発者がプレイヤー以外のキャラクターに命を吹き込むために使用している AI テクノロジ スイートと同じ NVIDIA ACE をベースに構築されています。 オンラインアクセスと有料サブスクリプションを必要とする大規模なクラウドホスト型 AI モデルを使用する AI ツールとは異なり、G-Assist は GeForce RTX GPU 上でローカルに実行されます。これは応答性が高く、無料で、インターネット接続なしで実行できることを意味します。メーカーやソフトウェアプロバイダーはすでに ACE を使用して、MSI の AI ロボットエンジン、Streamlabs インテリジェント AI アシスタント、HP の Omen Gaming hub の今後の機能など、G-Assist のようなカスタム AI アシスタントを作成しています。
G-Assist はコミュニティ主導の拡張のために構築されました。 新機能を追加したプラグインを作成するためのサンプルと手順など、この NVIDIA GitHub リポジトリを活用してみましょう。 開発者は、簡単な JSON 形式で関数を定義し、設定ファイルを指定のディレクトリにドロップすることで、G-Assist が自動的に読み込み、解釈することができます。 開発者は、レビューと潜在的な組み込みのために、NVIDIA にプラグインを送信することもできます。
現在利用可能なプラグインの例として、Spotify ではハンズフリーの音楽とボリューム制御が可能になり、Google Gemini では、G-Assist が無料の Google AI Studio API キーを使用して、より大規模なクラウドベース AI を呼び出して、より複雑な会話、ブレインストーミング セッション、ウェブ検索に対応できるようになります。
以下のクリップでは、G-Assist が Gemini に対して、『エーペックスレジェンズ』 でソロキューに入る際にどのレジェンドを選ぶべきか、また 『Diablo IV』 でレベル 25 の時に Nightmare モードに挑戦するのが賢明かどうかを尋ねる様子をご覧いただけます：
さらにカスタマイズについては、GitHub リポジトリの指示に従って、ChatGPT ベースの「プラグインビルダー」を使用して G-Assist プラグインを生成してください。 このツールを使用すると、ユーザーはコードを作成してエクスポートし、G-Assist に統合することができ、テキストや音声コマンドに応答する迅速な AI 支援機能を実現できます。
開発者が Plug-in Builder を使用して G-Assist 用の Twitch プラグインを作成し、ストリーマーが生配信中かどうかを確認する方法をご覧ください：
プラグインの構築、共有、読み込み方法の詳細については、NVIDIA GitHub リポジトリをご覧ください。
システム要件や追加情報については、G-Assist の記事をご確認ください。
構築、創造、革新
RTX 向け NVIDIA NIM マイクロサービスは build.nvidia.com で利用可能で、開発者と AI 愛好家に AI アプリケーション構築のための強力ですぐに使用できるツールを提供しています。
NVIDIA アプリの「Home」タブの「Discovery」セクションから Project G-Assist をダウンロードしてください。 G-Assist は現在、GeForce RTX デスクトップ GPU と、英語での様々な音声およびテキストコマンドをサポートしています。今後のアップデートでは、GeForce RTX Laptop GPU、新機能や強化された G-Assist 機能、さらに追加言語のサポートが追加される予定です。 インストール後に「 Alt+G 」を押して G-Assist を有効にしてください。
毎週、RTX AI Garage では、NIM マイクロサービスと AI Blueprint の詳細を知りたい方や、AI PC とワークステーションにおける AI エージェント、クリエイティブなワークフロー、デジタル ヒューマン、生産性アプリなどを構築する方向けにコミュニティ主導の AI イノベーションとコンテンツを紹介しています。
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