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NVIDIA RTX AI PC為AnythingLLM加速本地AI工作流

NVIDIA英偉達(dá) ? 來(lái)源:NVIDIA英偉達(dá) ? 2025-07-04 15:05 ? 次閱讀
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大語(yǔ)言模型(LLM)基于包含數(shù)十億個(gè) Token 的數(shù)據(jù)集訓(xùn)練而來(lái),能夠生成高質(zhì)量的內(nèi)容。它們是眾多最熱門(mén) AI 應(yīng)用的核心支撐技術(shù),包括聊天機(jī)器人智能助手、代碼生成工具等。

當(dāng)前,使用 LLM 的便捷方式之一是通過(guò) AnythingLLM。這是一款專為 AI 愛(ài)好者打造的桌面應(yīng)用,能夠直接在用戶的 PC 上為其提供集眾多功能于一體且注重隱私保護(hù)的 AI 助手。

隨著 NVIDIA GeForce RTX 和 NVIDIA RTX PRO GPU 新增對(duì) NVIDIA NIM 微服務(wù)的支持,AnythingLLM 用戶可享受更快的性能體驗(yàn),從而以更快的響應(yīng)速度運(yùn)行本地 AI 工作流。

AnythingLLM 是什么?

AnythingLLM 是一款集眾多功能于一身的 AI 應(yīng)用,可供用戶運(yùn)行本地 LLM、檢索增強(qiáng)生成(RAG)系統(tǒng)和代理式工具。

它在用戶選定的大語(yǔ)言模型與其數(shù)據(jù)之間起到橋梁作用,可以使用各類(lèi)工具(即“技能”),從而能夠更輕松高效地將大語(yǔ)言模型應(yīng)用于特定任務(wù),例如:

問(wèn)題解答:無(wú)需產(chǎn)生額外成本,即可從 Llama、DeepSeek R1 等頂尖大語(yǔ)言模型獲取問(wèn)題解答。

個(gè)人數(shù)據(jù)查詢:使用檢索增強(qiáng)生成(RAG)對(duì) PDF、Word 文件、代碼庫(kù)等內(nèi)容做隱私提問(wèn)。

文檔摘要:為長(zhǎng)文檔(如研究論文)生成摘要。

數(shù)據(jù)分析:通過(guò)加載文件并使用大語(yǔ)言模型對(duì)其進(jìn)行查詢來(lái)提取數(shù)據(jù)洞見(jiàn)。

代理式操作:使用本地或遠(yuǎn)程資源對(duì)內(nèi)容進(jìn)行動(dòng)態(tài)研究,并根據(jù)用戶提示詞運(yùn)行生成式工具及操作。

AnythingLLM 能夠連接各類(lèi)開(kāi)源本地大語(yǔ)言模型,也可以連接規(guī)模更大的云端大語(yǔ)言模型,包括 OpenAI、微軟與 Anthropic 旗下的模型。此外,該應(yīng)用還通過(guò)其社區(qū)中心提供了各種技能(skills),用以擴(kuò)展代理式 AI 的功能。

AnythingLLM 支持一鍵安裝,且可作為獨(dú)立應(yīng)用或?yàn)g覽器擴(kuò)展程序發(fā)布,無(wú)需復(fù)雜設(shè)置即可提供直觀易用的體驗(yàn),是 AI 愛(ài)好者(特別是 GeForce RTX 和 NVIDIA RTX PRO GPU 用戶)的絕佳選擇。

RTX 為 AnythingLLM 提供加速

GeForce RTX 與 NVIDIA RTX PRO GPU 能夠大幅提升 AnythingLLM 中 LLM 與智能體的運(yùn)行性能,通過(guò)專為加速 AI 而設(shè)計(jì)的 Tensor Core 加速推理。

AnythingLLM 通過(guò) Ollama 運(yùn)行 LLM,并通過(guò) Llama.cpp 及 GGML 機(jī)器學(xué)習(xí)張量庫(kù)加速端側(cè)執(zhí)行。

Ollama、Llama.cpp 和 GGML 針對(duì) NVIDIA RTX GPU 和第五代 Tensor Core 進(jìn)行了優(yōu)化。

隨著 NVIDIA 不斷推出新的 NIM 微服務(wù)和參考工作流(例如其日益壯大的 AI Blueprint 庫(kù)),像 AnythingLLM 這樣的工具將解鎖更豐富的多模態(tài) AI 用例。

AnythingLLM — 現(xiàn)已支持 NVIDIA NIM

AnythingLLM 最近新增 NVIDIA NIM 微服務(wù)(性能經(jīng)過(guò)優(yōu)化的預(yù)打包生成式 AI 模型)支持,助力用戶在 RTX AI PC 上通過(guò)精簡(jiǎn)易用的 API 輕松啟動(dòng) AI 工作流。

對(duì)于希望在工作流中對(duì)生成式 AI 模型進(jìn)行快速測(cè)試的開(kāi)發(fā)者而言,NVIDIA NIM 非常實(shí)用。用戶無(wú)需自行尋找最適用的模型、下載全部文件并為所有組件設(shè)置連接,因?yàn)?NVIDIA NIM 微服務(wù)提供了包含一切必需組件的單一容器。此外,它們?cè)谠贫伺c PC 端均可運(yùn)行,因而便于開(kāi)發(fā)者在本地完成原型設(shè)計(jì),然后再部署到云端。

這些微服務(wù)均可以通過(guò) AnythingLLM 用戶友好型界面使用,讓用戶可以快速測(cè)試與實(shí)驗(yàn)。隨后,用戶可以利用 AnythingLLM 將其連接至工作流,也可以通過(guò) NVIDIA AI Blueprint、NIM 文檔及示例代碼將其直接集成到相關(guān)應(yīng)用或項(xiàng)目中。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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原文標(biāo)題:RTX AI PC:為 AnythingLLM 加速本地 AI 工作流

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