RTX AI Toolkit：AI PC时代创业者必备神器

在AI PC时代，创业者正迎来前所未有的机遇与挑战。随着人工智能技术的不断进步，如何将先进技术转化为商业价值，已成为创业者们探索的重点。月初，我们介绍了NVIDIA推出NVIDIA RTX AI Toolkit（NVIDIA RTX AI Toolkit发布，解锁Windows应用的AI新时代），这一创新工具集不仅为Windows应用开发者量身打造了一套全面的工具集和SDK，更极大地简化了AI模型的定制、优化和部署过程。RTX AI Toolkit确保无论是在本地还是云端部署，创业者都能获得卓越的AI性能，从而轻松应对各种复杂的AI开发需求。因此，RTX AI Toolkit正逐渐成为创业者们在AI PC时代中的必备神器，助力他们高效实现创新应用的快速落地，走向成功之路。

近期，NVIDIA正式在Github上发布了这套工具入门教程：

https://github.com/NVIDIA/RTX-AI-Toolkit?tab=readme-ov-file。

RTX AI Toolkit是怎样的工具？

NVIDIA RTX AI Toolkit是一套专为Windows应用程序开发者设计的工具和SDK套件，旨在加速AI模型的定制、优化以及在Windows PC上的部署，无论是在云端还是本地PC，只要它们配备了RTX技术。

入门指南

NVIDIA RTX AI Toolkit主要包含两个阶段：模型定制和模型部署。每个阶段都会引导您完成必要的步骤，以便有效地定制和部署您的AI模型。

目前，NVIDIA支持使用PEFT（参数高效微调）技术对大型语言模型（LLM）进行端到端的工作流程定制，例如LoRA（大型语言模型的低秩适应）和QLoRA，在您的RTX PC上进行定制，并使用NVIDIA TensorRT-LLM、ONNX-Runtime、llama.cpp或作为云中的NIM端点进行部署。

1. 模型定制教程

模型定制教程将指导您如何启动AI Workbench，使用LlamaFactory GUI进行QLoRa微调，并导出量化模型。此外，我们还提供了Jupyter笔记本，用于量化微调模型，以便与TensorRT-LLM一起部署。

https://github.com/NVIDIA/RTX-AI-Toolkit/blob/main/tutorial-llama3-finetune.md

2. 模型部署入门

部署AI模型有两条路径：在设备上或在云中。部署到设备的模型可以实现更低的延迟，并且运行时不需要调用云，但有一定的硬件要求。部署到云中的模型可以支持在任何硬件上运行的应用程序，但会产生持续的运营成本。不同的应用程序可能会选择其中一种或两种路径。RTX AI Toolkit为这两种路径都提供了工具，我们还在教程中提供了在设备和云环境中进行部署的说明。

https://github.com/NVIDIA/RTX-AI-Toolkit/blob/main/llm-deployment/README.md

NVIDIA AI Inference Manager (AIM) SDK为开发者提供了一个统一的界面，用于在多个推理后端（从云到本地PC执行环境）之间协调AI模型的部署。这一功能目前仅对部分早期访问客户开放，现在申请即可获得访问权限。

量化（设备上）推理：对于设备上的推理，支持以下推理路径：

• TensorRT-LLM：支持LoRA适配器
• llama.cpp：支持LoRA适配器
• ONNX Runtime - DML：支持LoRA适配器

FP16（云）推理：对于云部署，支持以下推理路径：

• vLLM：支持LoRA适配器和合并检查点
• NIMs：支持LoRA适配器和合并检查点

通过这些工具和路径，NVIDIA RTX AI Toolkit为Windows应用程序开发者提供了一个全面而灵活的平台，以加速AI模型的定制、优化和部署。无论是在本地设备上实现低延迟推理，还是在云中实现广泛的可访问性，该工具包都能满足开发者的需求，并推动AI在各类Windows应用中的普及和应用。

参考项目：

AI Workbench LLaMa-Factory Project

https://github.com/NVIDIA/workbench-llamafactory

LLaMa-Factory是AI Workbench中的一个重要项目，它提供了一个直观易用的图形用户界面，帮助用户轻松定制和微调大型语言模型（LLM）。通过LLaMa-Factory，用户可以选择不同的预训练模型作为基础，然后利用自己的数据集进行微调，从而创建一个高度个性化的AI模型。这个项目极大地降低了AI模型定制的门槛，使得更多开发者和企业能够根据自己的需求快速构建出适用的AI解决方案。

ChatRTX - Reference RAG Demo

https://github.com/NVIDIA/ChatRTX

ChatRTX是一个基于RTX AI Toolkit构建的参考演示项目，展示了如何使用检索增强生成（RAG）技术来提升对话系统的性能。RAG技术结合了大型语言模型的生成能力与信息检索技术，使得AI对话系统能够更准确地理解用户意图，并给出更加相关和有用的回答。通过ChatRTX Demo，用户可以亲身体验到这种先进AI对话技术的魅力，并了解如何将其集成到自己的应用中。

OpenAI Compatible Web Server

https://github.com/NVIDIA/trt-llm-as-openai-windows

OpenAI Compatible Web Server是一个与OpenAI接口兼容的Web服务器项目。它允许开发者在自己的服务器上部署和运行与OpenAI相似的AI模型，从而提供高效的推理服务。这个项目不仅提供了API接口，使得开发者能够轻松地与AI模型进行交互，还支持多种模型格式和推理引擎，满足了不同场景下的需求。通过搭建这样一个兼容OpenAI的Web服务器，开发者可以更加灵活地控制和管理自己的AI资源。

除了上述官方提供的参考项目外，RTX AI Toolkit还鼓励并支持社区开发者构建自己的项目。这些社区项目涵盖了各个领域，如自然语言处理、图像识别、智能推荐等。通过参与社区项目，开发者可以学习到更多实用的AI技术和应用案例，同时也能够与其他开发者交流和分享经验。这些社区项目不仅丰富了RTX AI Toolkit的生态系统，还为开发者提供了更多创新和合作的可能性。

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