Concurso de NVIDIA y LangChain para desarrolladores de agentes de IA generativa

Participe para ganar una GPU NVIDIA® GeForce RTX™ 4090, recompensas de LangChain y mucho más. 

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Únase a innovadores en materia de IA que superan los límites de las aplicaciones con IA generativa gracias a las tecnologías NVIDIA y LangChain. Participe en nuestro concurso destinado a desarrollar agentes de texto y multimodales prácticos, eficaces y creativos en un área de su elección y podrá ganar uno de los numerosos e increíbles premios. Para empezar, eche un vistazo a nuestros recursos detallados para desarrolladores y contacte en Discord con expertos técnicos de NVIDIA y LangChain, así como con la comunidad de IA, para afrontar los retos que se le presenten durante el proceso de desarrollo. 

El concurso se celebrará del 15 de mayo al 17 de junio en Estados Unidos, Reino Unido, Japón y Alemania, entre otros países.

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Qué desarrollar

Cree su próximo proyecto de agente de IA generativa acelerado por GPU en una de las siguientes categorías.

Modelos lingüísticos de gran tamaño (más de 8000 millones de parámetros)

Los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), con más de 8000 millones de parámetros, evolucionan rápidamente, desde modelos basados en GPT hasta Llama, Gemma y Mixtral. Los desarrolladores pueden aprovechar estos grandes modelos para crear diversos agentes destinados a tareas como responder preguntas, elaborar resúmenes y generar contenido.

Modelos lingüísticos pequeños (8000 millones de parámetros o menos)

A medida que los modelos crecen, una nueva tendencia está impulsando el desarrollo de modelos lingüísticos más pequeños (SLM), con 8000 millones de parámetros o menos. Para esta opción, se recomienda a los desarrolladores que utilicen estos modelos lingüísticos más pequeños para crear aplicaciones a modo de copilotos locales o aplicaciones integradas en dispositivos.  

Por dónde empezar

Hay varias formas de desarrollar aplicaciones de IA generativa con LLM y SLM. A continuación se ofrecen algunos ejemplos, junto con recursos, para guiarle en su proceso creativo.

Agentes con LLM

Desarrolle potentes aplicaciones con LLM gracias a LangChain, un entorno de trabajo líder destinado a la creación de agentes.

Puede utilizar modelos populares de código abierto y de la fundación NVIDIA a través de las API de NVIDIA NIM o mediante terminales de NVIDIA AI Foundation dentro del entorno de trabajo LangChain. Una vez que haya desarrollado la aplicación, puede añadir NVIDIA NeMo™ Guardrails para controlar los resultados del LLM según su caso de uso.

Si quiere desarrollar agentes avanzados, puede empezar por LangGraph, un entorno de trabajo multiagente basado en LangChain.

Personalizar agentes

Si quiere personalizar un agente para una tarea específica, una forma de hacerlo es ajustando los modelos de su conjunto de datos. Para ello, puede empezar por alimentar el conjunto de datos con NeMo Curator y adaptar el modelo a su conjunto de datos mediante el entorno de trabajo NeMo o los transformadores HuggingFace.

Una vez que haya personalizado su LLM, puede utilizar el modelo en el entorno de trabajo LangChain para desarrollar un agente.

Copilotos locales

En el caso de los agentes que deban ejecutarse a nivel local por motivos de privacidad o seguridad, puede desarrollar un agente similar a aquellos que se basan en un LLM.

Sin embargo, en lugar de utilizar un LLM, puede recurrir a modelos lingüísticos más pequeños, con 8000 millones de parámetros o menos, y cuantificarlos a través de NVIDIA TensorRT™-LLM para reducir el tamaño del modelo de modo que se adapte a su GPU.

NVIDIA, junto con el entorno de trabajo LangChain, permite crear agentes que se puedan ejecutar en recursos de computación locales. 

Enter the Contest

Paso 1: Empiece ya

Regístrese para participar en el concurso y empezar a utilizar nuestros recursos.

Conecte con la comunidad de desarrolladores de LLM y con los expertos técnicos de NVIDIA y LangChain en el canal de Discord para desarrolladores de NVIDIA y en los foros para desarrolladores de NVIDIA.

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Paso 2: Elabore su proyecto

Configure su entorno de desarrollo y elabore su proyecto. Utilice cualquiera de las siguientes tecnologías de NVIDIA junto con el entorno de trabajo LangChain/LangGraph para desarrollar su aplicación de agente.

Paso 3: Compártalo en redes sociales

Publique un vídeo de demostración de 45 a 90 segundos de su proyecto de IA generativa en X (Twitter), LinkedIn o Instagram con los hashtags #NVIDIADevContest y #LangChain. Además, etiquete uno de estos perfiles de redes sociales de NVIDIA: 

X (Twitter): @NVIDIAAIDev
LinkedIn: @NVIDIAAI
Instagram: @NVIDIAAI

Paso 4: Envíe su inscripción

Cuando haya terminado, envíe todo el contenido, incluidos los enlaces al código fuente, el vídeo de demostración, la publicación en las redes sociales y cualquier otro material complementario. 

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Premios

Los participantes tendrán la oportunidad de ganar GPU y recompensas de LangChain por valor de cientos de dólares para avanzar en su aprendizaje:

 

  • Dos ganadores recibirán, cada uno, una GPU NVIDIA GeForce RTX 4090.
  • n participante con mención especial recibirá una NVIDIA GeForce RTX 4080 SUPER.
  • Los 10 mejores proyectos recibirán, cada uno, 200 USD en créditos LangSmith y artículos de LangChain.
  • Cada uno de los 100 mejores proyectos obtendrá un curso de IA generativa y LLM del NVIDIA Deep Learning Institute.
  • Todos los participantes que cumplan los requisitos recibirán un certificado digital de participación firmado por Jensen Huang, director ejecutivo de NVIDIA.
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Criterios de selección de los ganadores

Se juzgarán los siguientes aspectos de las presentaciones válidas:

  • Aplicación en el mundo real: se evaluará el impacto y la novedad del proyecto a la hora de abordar los retos del mundo real y la facilidad de uso para su público objetivo.
  • Integración tecnológica: se valorará la eficacia con la que el desarrollador ha utilizado la pila LLM de NVIDIA y las tecnologías de LangChain en el proyecto.
  • Calidad de la presentación: se analizará la exhaustividad y claridad de los detalles del proyecto, las instrucciones y la demostración.

Otros recursos

Explorar ejemplos de IA generativa

Para empezar, explore algunos ejemplos de IA generativa que utilizan modelos de última generación, como Mixtral, Llama y Gemma, junto con entornos de trabajo y bibliotecas acelerados de NVIDIA y LangChain.

Recursos esenciales de NVIDIA y LangChain

Póngase en marcha de inmediato con los modelos de base de las API de NVIDIA NIM, controle los resultados del LLM con NeMo Guardrails, cree conjuntos de datos de alta calidad mediante NeMo Curatory optimice la inferencia con TensorRT-LLM.

Familiarícese con los entornos de trabajo LangChain y LangGraph mediante la documentación de Python y JavaScript, y los tutoriales de YouTube.

Asistencia de expertos y recursos de la comunidad

Obtenga consejos de los expertos técnicos de NVIDIA y LangChain. Únase a nuestra comunidad de LLM en el canal de Discord para desarrolladores de NVIDIA y en los foros para desarrolladores de NVIDIA para plantear sus preguntas y acelerar su proceso de desarrollo para el concurso.

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