वह बदल रहा है.
आरपी टेक, एक एनवीआईडीआईए पार्टनर, योरस्टोरी के साथ साझेदारी में, एक लाइव वेबिनार की मेजबानी कर रहा है, ‘NVIDIA DGX स्पार्क पर सॉवरेन एलएलएम चलाना’उस बदलाव को जीवन में लाने के लिए। यह व्यावहारिक सत्र डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और इंजीनियरों को यह दिखाने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि स्थानीय, निजी तौर पर और क्लाउड पर भरोसा किए बिना शक्तिशाली सॉवरेन एआई मॉडल चलाने का वास्तव में क्या मतलब है।
सत्र का नेतृत्व कर रहे हैं मेघ मकवाणाNVIDIA में एप्लाइड जेनएआई सॉल्यूशन इंजीनियरिंग के प्रबंधक, जो फाउंडेशनल मॉडल बिल्डिंग, बड़े पैमाने पर जीपीयू वर्कलोड ऑप्टिमाइज़ेशन के चौराहे पर काम करते हैं, और क्लाउड सेवा प्रदाताओं को NVIDIA AI एंटरप्राइज़ का उपयोग करके AI प्लेटफ़ॉर्म बनाने में मदद करते हैं। उससे जुड़ें शुक्रवार, 17 अप्रैलसे अपराह्न 3:00 से 4:30 बजे तक एक के लिए लाइव वर्चुअल वेबिनार जो सीधे काम में लग जाता है.
वेबिनार में क्या शामिल है
यह सत्र सीधे NVIDIA DGX स्पार्क पर सॉवरेन एलएलएम चलाने के इर्द-गिर्द बनाया गया है, जो एक व्यक्तिगत एआई सुपरकंप्यूटर है जो एक कॉम्पैक्ट, डेस्कटॉप फॉर्म फैक्टर में एंटरप्राइज़-ग्रेड एआई प्रदर्शन प्रदान करता है। उपस्थित लोग सर्वम 30बी और परम-2-17बी, दो शक्तिशाली संप्रभु भाषा मॉडल का लाइव प्रदर्शन देखेंगे, जो स्थानीय रूप से एनवीआईडीआईए डीजीएक्स स्पार्क पर चल रहे हैं और एक वास्तविक चैट एप्लिकेशन को सशक्त बना रहे हैं। कोई बादल नहीं. कोई बाहरी निर्भरता नहीं. बस मॉडल, हार्डवेयर और वर्कफ़्लो जिसका आप वास्तव में अनुसरण कर सकते हैं।
सत्र की शुरुआत NVIDIA DGX स्पार्क के एक केंद्रित परिचय के साथ होती है, जिसमें बताया गया है कि हार्डवेयर क्या है, NVIDIA AI सॉफ़्टवेयर स्टैक क्या सक्षम बनाता है, और स्थानीय AI विकास उत्पादन वर्कफ़्लो के लिए एक विश्वसनीय विकल्प क्यों बन रहा है। वहां से, यह सीधे व्यावहारिक प्रदर्शन की ओर बढ़ता है।
तुम क्या लेकर चलोगे
सत्र के अंत तक, उपस्थित लोगों को पता चल जाएगा कि FP8 और NVFP4 जैसे कम-सटीक प्रारूपों का उपयोग करके सॉवरेन एलएलएम के लिए अनुमान को कैसे अनुकूलित किया जाए, SGLang, vLLM और TensorRT-LLM सहित ओपन सोर्स फ्रेमवर्क का उपयोग करके NVIDIA DGX स्पार्क पर मॉडल कैसे तैनात किया जाए, और मशीन पर सीधे इन मॉडलों द्वारा संचालित एक व्यक्तिगत AI सहायक कैसे बनाया जाए। प्रत्येक टेकअवे व्यावहारिक और तुरंत लागू होता है।
किसे भाग लेना चाहिए
यह सत्र उन डेवलपर्स, शोधकर्ताओं, इंजीनियरों और आर्किटेक्ट्स के लिए है जो या तो पहले से ही बड़े मॉडलों के साथ काम कर रहे हैं या सक्रिय रूप से खोज कर रहे हैं कि एआई वर्कलोड को किनारे के करीब कैसे लाया जाए। Python, Docker, और SGLang, vLLM, या TensorRT-LLM जैसे फ्रेमवर्क के साथ काम करने की जानकारी आपको व्यावहारिक सेगमेंट से अधिकतम लाभ उठाने में मदद करेगी।
NVIDIA DGX स्पार्क डेस्कटॉप पर जो संभव है उसे पुनः परिभाषित कर रहा है। यह वेबिनार आपके लिए इसे प्रत्यक्ष रूप से देखने का अवसर है, जो NVIDIA के स्वयं के समाधान इंजीनियरिंग नेताओं में से एक द्वारा निर्देशित है।
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