大模型部署——NVIDIA NIM 和 LangChain 如何彻底改变 AI 集成和性能

DigiOps与人工智能 人工智能已经从一个未来主义的想法变成了改变全球行业的强大力量。人工智能驱动的解决方案正在改变医疗保健、金融、制造和零售等行业的企业运营方式。它们不仅提高了效率和准确性，还增强了决策能力。人工智能的价值不断增长，这从它处理大量数据、发现隐藏模式和产生曾经遥不可及的洞察力的能力中可见一斑。这带来了非凡的创新和竞争力。

然而，在整个组织范围内推广人工智能需要付出努力。它涉及复杂的任务，例如将人工智能模型集成到现有系统中、确保可扩展性和性能、保护数据安全和隐私以及管理人工智能模型的整个生命周期。从开发到 部署，每一步都需要精心规划和执行，以确保人工智能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 推理微服务 (NIM) 和 浪链 是两种满足这些需求的尖端技术，为在现实环境中部署人工智能提供了全面的解决方案。

了解 NVIDIA NIM

NVIDIA NIM（即 NVIDIA 推理微服务）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内（而不是几周）跨各种环境（例如云​​、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 生成式人工智能 副驾驶、聊天机器人和数字化身等应用程序，大大提高了生产力。

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 的集成通过提供支持从开发到部署每个阶段的工具和资源，进一步简化了 AI 生命周期。

NIM 支持许多 AI 模型，包括以下高级模型 Llama 3。这种多功能性确保开发人员可以根据自己的需求选择最佳模型，并轻松将其集成到应用程序中。此外，NIM 通过使用 NVIDIA 强大的 GPU 和优化的软件（例如）提供了显着的性能优势 CUDA 和 Triton 推理服务器，确保快速、高效、低延迟的模型性能。

安全性是 NIM 的一个关键特性。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。近 200 个合作伙伴，包括知名企业 拥抱 Face 和 Cloudera等企业都已采用 NIM，并在医疗保健、金融和制造业中展现出其有效性。NIM 使部署 AI 模型更快、更高效、可扩展性更强，是未来 AI 发展必不可少的工具。

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，特别是那些专注于 自然语言处理（NLP） 和 会话AI。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构建、管理和部署模型。随着 AI 模型变得越来越复杂，LangChain 不断发展，以提供支持整个 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最适合特定需求的工具。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

NVIDIA NIM 与 LangChain 的集成结合了两种技术的优势，打造出有效且高效的 AI 部署解决方案。NVIDIA NIM 通过为以下模型提供优化的容器来管理复杂的 AI 推理和部署任务： Llama 3.1。这些容器可通过 NVIDIA API 目录免费测试，为运行生成式 AI 模型提供了标准化和加速的环境。只需最少的设置时间，开发人员就可以构建高级应用程序，例如 聊天机器人、数字助理等等。

LangChain 专注于管理开发流程、集成各种 AI 组件和协调工作流程。LangChain 的功能（例如其工具调用 API 和工作流程管理系统）简化了构建需要多个模型或依赖不同类型数据输入的复杂 AI 应用程序的过程。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，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。此设置可确保 AI 模型能够利用 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）实现最佳性能。

接下来，安装并配置 LangChain 以与 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，指定不同模型如何交互以及数据如何在它们之间流动。此设置可确保高效的模型部署和工作流优化，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，以确保模型得到正确部署和有效管理，并且整个 AI 管道运行无瓶颈。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。

NVIDIA NIM 与 LangChain 集成的优势

将 NVIDIA NIM 与 LangChain 集成具有一些令人兴奋的好处。首先，性能显着提高。借助 NIM 优化的推理引擎，开发人员可以从他们的 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尤其重要，例如客户服务机器人、自动驾驶汽车或金融交易系统。

其次，集成提供了无与伦比的可扩展性。得益于 NIM 的微服务架构和 LangChain 灵活的集成功能，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 工作流程也变得更加简单。LangChain 的统一界面降低了通常与 AI 开发和部署相关的复杂性。这种简单性使团队能够更多地关注创新，而不是运营挑战。

最后，这种集成显著增强了安全性和合规性。NVIDIA NIM 和 LangChain 采用了强大的安全措施，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、金融和政府等数据完整性和隐私至关重要的行业尤其重要。

NVIDIA NIM 与 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。一个令人兴奋的用例是创建 检索增强生成 (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，开发人员可以使用以下方法 假设文档嵌入（HyDE） 根据搜索查询生成和检索文档，使得搜索结果更相关、更准确。

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 还提供预构建容器，可简化部署过程。这使开发人员能够轻松选择和使用最新的生成式 AI 模型，而无需进行大量配置。精简的流程，加上在本地和云端操作的灵活性，使 NVIDIA NIM 和 LangChain 成为寻求高效、安全地大规模开发和部署 AI 应用程序的企业的绝佳组合。

总结

NVIDIA NIM 与 LangChain 的整合显著推进了 AI 的大规模部署。这一强大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行各业的增长。

通过使用这些技术，组织可以跟上人工智能的进步，引领创新和效率。随着人工智能学科的发展，采用这种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。