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NVIDIA® GeForce RTX™ 4090 GPU や LangChain からの特典などが贈られるコンテストにご応募ください。
NVIDIA と LangChain は、両社のテクノロジを利用した、生成 AI アプリケーションの限界を押し上げる AI イノベーターを求めています 。コード生成、映像コンテンツ制作、ミーティング アシスタントなど、あなたが選んだ分野で実用的で、効率的で、クリエイティブなテキストやマルチモーダル エージェントを開発してください。ステップバイステップの開発者リソースから始め、Discord で NVIDIA や LangChain のテクニカル エキスパートと、さらに幅広い AI コミュニティと交流し、開発中に遭遇した課題を乗り切ってください。
コンテストは 2024 年 5 月 15 日から 6 月 17 日まで、米国、英国、日本、ドイツなどで開催されます。参加者には、LangChain から学習に役立てるための GPU と数百ドル相当の報酬を獲得する機会が与えられます。また、提出物が有効であれば、ジェンスン フアンの署名入りデジタル認定証が全員に贈られます。
次のいずれかのカテゴリで、GPU で高速化する生成 AI エージェント プロジェクトを制作してください。
LLM は、GPT ベースのモデルから Llama、Gemma、Mixtral へと急速に進化しています。開発者はこうした大規模モデル (> 8B パラメーター) を活用し、質疑応答、要約、コンテンツ生成などのタスク向けに多様なエージェントを構築できます。
モデルが大きくなるにつれ、8B パラメーター以下の小規模言語モデル (SLM) の開発が新しい波により加速しています。このカテゴリでは、こうした小規模言語モデルを利用し、ローカル コパイロットやオンデバイス アプリケーションなどのアプリケーションを構築します。
LLM と SLM を動力とする生成 AI アプリを構築する方法はいくつかあります。以下はいくつかの例とリソースであり、アプリをクリエイティブに開発するためのガイドとなります。
エージェントの作成フレームワークとして業界をリードする LangChain を利用し、LLM 対応のパワフルなアプリを開発してください。 モデルなど、エージェントの構築にはいくつかの構成要素が関係します。
人気のオープンソース モデルや NVIDIA 基盤モデルは、API カタログ か、LangChain フレームワーク内の NVIDIA AI 基盤 エンドポイント から利用できます。アプリを開発したら、 NVIDIA NeMo™ Guardrails を追加し、ユース ケースに合わせて LLM モデルの出力を制御できます。
高度なエージェントを開発する場合、LangGraph をベースに開発されたマルチエージェント フレームワークである LangGraph を利用することができます。
特定のタスクのためにエージェントをカスタマイズする場合、その方法のひとつは、データセットでモデルをファインチューニングすることです。そのためには、NeMo Curatorでデータセットをキュレートし、NeMo フレームワークまたは HuggingFace Transformers を利用し、データセットでモデルをファインチューンすることができます。
カスタム LLM が用意できたら、LangChain フレームワーク内でモデルを使用し、エージェントを開発できます。
For any agents that need to run ローカルで実行する必要がある場合、LLM を活用するエージェントと同様のエージェントの開発を始めることができます。
ただし、LLM を使用する代わりに、パラメーターが 80 億以下の小規模な言語モデルを活用し、NVIDIA NVIDIA TensorRT™-LLM でそれらを量子化し、お使いの GPU に合わせてモデル サイズを縮小できます。
NVIDIA と LangChain フレームワークの組み合わせで、ローカル コンピューティング リソースで実行できるエージェントを構築できます。
NVIDIA LLM コミュニティ開発者 Discord チャンネル や NVIDIA 開発者フォーラムで、LLM 開発者、NVIDIA のテクニカル エキスパート、LangChain のテクニカル エキスパートからなるコミュニティと交流してください。
開発環境を設定し、プロジェクトを構築します。以下の NVIDIA テクノロジのいずれかと、LangChain/LangGraph フレームワークを使用してエージェント アプリを開発します。
Twitter、LinkedIn、Instagram に生成 AI プロジェクトの 45 ～ 90 秒のデモ動画を投稿してください。ハッシュタグは #NVIDIADevContest と #LangChain です。また、以下の NVIDIA の SNS アカウントをタグ付けします。
X (Twitter): @NVIDIAAIDev LinkedIn: @NVIDIAAI Instagram: @NVIDIAAI
完了したら、ソース コード、デモ動画、ソーシャル投稿、その他の補足資料のリンクを含め、すべてのアセットを提出してください。適切に応募いただくためには、応募フォームの必須項目をすべて入力する必要があります。
参加者の方には、LangChain から GPU や数百ドル相当の特典を獲得し 、学びを続けるチャンスがあります。
コンテストの利用規約をご覧ください。
有効な提出物は次の項目で審査されます。
Mixtral、Llama、Gemma などの最新式モデルと、NVIDIA と LangChain の高速のフレームワークとライブラリを使用している入門向けの生成 AI のサンプルをいくつかご覧ください。
NVIDIA API カタログにアクセスすれば、基盤モデルですぐに始められます。NeMo Guardrails では、LLM の出力を制御し、Curator では、高品質のデータセットを作成し、TensorRT-LLM で推論を最適化します。
Python およびJavaScript に関するドキュメント、YouTube チュートリアルで LangChain および LangGraph フレームワークに詳しくなりましょう。
NVIDIA と LangChain の専門家たちからガイダンスを受けましょう。 NVIDIA 開発者 Discord チャンネルや NVIDIA 開発者フォーラムで LLM コミュニティに参加して質問すれば、コンテストのための開発プロセスが早まります。