설명
NVIDIA Metropolis는 개발자가 비전 AI 및 생성 AI 애플리케이션을 생성, 배포 및 확장할 수 있도록 설계된 강력한 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 원시 비디오 및 센서 데이터를 실시간으로 실행 가능한 통찰력으로 변환하는 데 도움을 주는 모델, 라이브러리 및 청사진의 모음을 제공합니다. 이를 통해 조직은 물리적 공간에서 발생하는 사건을 이해하고 지능적으로 대응할 수 있으며, 탁월한 확장성, 처리량 및 비용 효율성을 보장합니다.
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이 플랫폼은 비디오 수집부터 통찰력 생성 및 고급 AI 기반 분석에 이르는 모든 것을 관리하는 소프트웨어 빌딩 블록의 엔드 투 엔드 스택을 제공합니다. 이러한 구성 요소는 엣지 장치, 온프레미스 서버 및 클라우드 인프라를 포함한 다양한 컴퓨팅 환경에 배포할 수 있어 애플리케이션이 데이터 소스에 가까이 또는 중앙에서 대규모로 실행될 수 있습니다.
NVIDIA Metropolis는 GPU 가속 비디오 분석 파이프라인을 위한 NVIDIA DeepStream 및 자연어 프롬프트를 사용하여 비전 AI 모델을 미세 조정하는 NVIDIA TAO와 같은 도구를 포함합니다. 또한 훈련 데이터 세트를 향상시키기 위해 합성 데이터를 생성하는 솔루션을 제공하여 엣지 케이스 시나리오를 효과적으로 해결합니다.
이 플랫폼은 시각적 추론 및 실제 세계와의 상호작용이 가능한 지능형 시스템 개발을 지원합니다. 개발자는 사용자 정의 가능한 비디오 분석 AI 에이전트를 위한 VSS 청사진을 활용하고 비전 및 다중 모달 모델을 위한 GPU 최적화 마이크로서비스를 탐색할 수 있습니다.
NVIDIA Metropolis는 스마트 시티, 로봇 공학 및 자율 시스템과 같은 산업에 적합하며, 기본 프레임워크 및 정확성을 높이기 위한 후속 훈련 모델을 통해 비전 AI 애플리케이션을 구축하는 도구를 제공합니다. 윤리적 AI 관행이 강조되어 다양한 애플리케이션에서 신뢰할 수 있는 AI 개발을 보장합니다.
- 카테고리컴퓨터 비전 도구
- 배포엣지 투 클라우드
- 플랫폼GPU 최적화
NVIDIA Metropolis의 핵심 기능
비디오 분석을 위한 엔드 투 엔드 소프트웨어 스택
DeepStream을 통한 GPU 가속 비디오 분석
TAO를 통한 비전 AI 모델 미세 조정
훈련을 위한 합성 데이터 생성
VSS 청사진을 통한 에이전틱 비디오 검색
엣지에서 클라우드까지 배포 기능
비전 AI 애플리케이션 개발 프레임워크
다중 모달 이해를 위한 OmniModel
NVIDIA Metropolis 사용 방법은?
구성: Metropolis 구성 요소 설정
사용: 비전 AI 애플리케이션 배포
최적화: 도메인 데이터를 사용하여 모델 미세 조정
개발: 시각적 추론을 갖춘 지능형 시스템 생성
NVIDIA Metropolis의 사용 사례
- 스마트 시티 모니터링
- 로봇 비전
- 자율 시스템
- 비디오 분석
- 합성 데이터 생성
