利用 NVIDIA Jetson 实现生成式 AI

 

 

近日，NVIDIA 发布了 Jetson 生成式 AI 实验室（Jetson Generative AI Lab），使开发者能够通过 NVIDIA Jetson 边缘设备在现实世界中探索生成式 AI 的无限可能性。不同于其他嵌入式平台，Jetson 能够在本地运行大语言模型（LLM）、视觉 Transformer 和 stable diffusion，包括在 Jetson AGX Orin 上以交互速率运行的 Llama-2-70B 模型。

 

图 1. 领先的生成式 AI 模型在 

Jetson AGX Orin 上的推理性能

 

如要在 Jetson 上快速测试最新的模型和应用，请使用 Jetson 生成式 AI 实验室提供的教程和资源。现在，您可以专注于发掘生成式 AI 在物理世界中尚未被开发的潜力。

 

本文将探讨可以在 Jetson 设备上运行和体验到的振奋人心的生成式 AI 应用，所有这些也都在实验室的教程中予以了说明。

 

边缘生成式 AI

 

在快速发展的 AI 领域，生成式模型和以下模型备受关注：

• 能够参与仿照人类对话的 LLM。

• 使 LLM 能够通过摄像机感知和理解现实世界的视觉语言模型（VLM）。

• 可将简单的文字指令转换成惊艳图像的扩散模型。

 

这些在 AI 领域的巨大进步激发了许多人的想象力。但是，如果您去深入了解支持这种前沿模型推理的基础架构，就会发现它们往往被“拴”在云端，依赖其数据中心的处理能力。这种以云为中心的方法使得某些需要高带宽、低延迟的数据处理的边缘应用在很大程度上得不到开发。

 

视频 1. NVIDIA Jetson Orin 为边缘带来强大的生成式 AI 模型

 

在本地环境中运行 LLM 和其他生成式模型这一新趋势正在开发者社群中日益盛行。蓬勃发展的在线社区为爱好者提供了一个讨论生成式 AI 技术最新进展及其实际应用的平台，如 Reddit 上的 r/LocalLlama。在 Medium 等平台上发表的大量技术文章深入探讨了在本地设置中运行开源 LLM 的复杂性，其中一些文章提到了利用 NVIDIA Jetson。

 

Jetson 生成式 AI 实验室是发现最新生成式 AI 模型和应用，以及学习如何在 Jetson 设备上运行它们的中心。随着该领域快速发展，几乎每天都有新的 LLM 出现，并且量化程序库的发展也在一夜之间重塑了基准，NVIDIA 认识到了提供最新信息和有效工具的重要性。因此我们提供简单易学的教程和预构建容器。

 

而实现这一切的是 jetson-containers，一个精心设计和维护的开源项目，旨为 Jetson 设备构建容器。该项目使用 GitHub Actions，以 CI/CD 的方式构建了 100 个容器。这些容器使您能够在 Jetson 上快速测试最新的 AI 模型、程序库和应用，无需繁琐地配置底层工具和程序库。

 

通过 Jetson 生成式 AI 实验室和 jetson-containers，您可以集中精力使用 Jetson 探索生成式 AI 在现实世界中的无限可能性。

 

演示

 

以下是一些振奋人心的生成式 AI 应用，它们在 Jetson 生成式 AI 实验室所提供的 NVIDIA Jetson 设备上运行。

 

stable-diffusion-webui

 

图 2. Stable Diffusion 界面

 

A1111 的 stable-diffusion-webui 为 Stability AI 发布的 Stable Diffusion 提供了一个用户友好界面。您可以使用它执行许多任务，包括：

 

• 文本-图像转换：根据文本指令生成图像。

• 图像-图像转换：根据输入图像和相应的文本指令生成图像。

• 图像修复：对输入图像中缺失或被遮挡的部分进行填充。

• 图像扩展：扩展输入图像的原有边界。

 

网络应用会在首次启动时自动下载 Stable Diffusion v1.5 模型，因此您可以立即开始生成图像。如果您有一台 Jetson Orin 设备，就可以按照教程说明执行以下命令，非常简单。

 

git clone https://github.com/dusty-nv/jetson-containers
cd jetson-containers
./run.sh $(./autotag stable-diffusion-webui)

 

有关运行 stable-diffusion-webui 的更多信息，参见 Jetson 生成式 AI 实验室教程。Jetson AGX Orin 还能运行较新的 Stable Diffusion XL（SDXL）模型，本文开头的主题图片就是使用该模型生成的。

 

text-generation-webui

 

图 3. 在 Jetson AGX Orin上与 Llama-2-13B 互动聊天

 

Oobabooga 的 text-generation-webui 也是一个基于 Gradio、可在本地环境中运行 LLM 的常用网络接口。虽然官方资源库提供了各平台的一键安装程序，但 jetson-containers 提供了一种更简单的方法。

 

通过该界面，您可以轻松地从 Hugging Face 模型资源库下载模型。根据经验，在 4 位量化情况下，Jetson Orin Nano 一般可容纳 70 亿参数模型，Jetson Orin NX 16GB 可运行 130 亿参数模型，而 Jetson AGX Orin 64GB 可运行惊人的 700 亿参数模型。

 

现在很多人都在研究 Llama-2。这个 Meta 的开源大语言模型可免费用于研究和商业用途。在训练基于 Llama-2 的模型时，还使用了监督微调（SFT）和人类反馈强化学习（RLHF）等技术。有些人甚至声称它在某些基准测试中超过了 GPT-4。

 

Text-generation-webui 不但提供扩展程序，还能帮助您自主开发扩展程序。在以下 llamaspeak 示例中可以看到，该界面可以用于集成您的应用，还支持多模态 VLM，如 Llava 和图像聊天。

 

图 4. 量化的 Llava-13B VLM 对图像查询的响应

 

有关运行 text-generation-webui 的更多信息，参见 Jetson 生成式 AI 实验室教程：https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_text-generation.html

 

llamaspeak

 

图 5. 使用 Riva ASR/TTS 与

 LLM 进行 Llamaspeak 语音对话

 

Llamaspeak 是一款交互式聊天应用，通过实时 NVIDIA Riva ASR/TTS 与本地运行的 LLM 进行语音对话。Llamaspeak 目前已经成为 jetson-containers 的组成部分。

 

如果要进行流畅无缝的语音对话，就必须尽可能地缩短 LLM 第一个输出标记的时间。Llamaspeak 不仅可以缩短这一时间，还能在此基础上处理对话中断的情况，这样当 llamaspeak 在对生成的回复进行 TTS 处理时，您就可以开始说话了。容器微服务适用于 Riva、LLM 和聊天服务器。

 

图 6. 流式 ASR/LLM/TTS 管道

到网络客户端的实时对话控制流

 

Llamaspeak 具备响应式界面，可从浏览器麦克风或连接到 Jetson 设备的麦克风传输低延迟音频流。有关自行运行的更多信息，参见 jetson-containers 文档：https://github.com/dusty-nv/jetson-containers/tree/master/packages/llm/llamaspeak

 

NanoOWL

 

图 7. NanoOWL 可实时执行物体检测  

 

Open World Localization with Vision Transformers（OWL-ViT）是一种由 Google Research 开发的开放词汇检测方法。该模型使您能够通过提供目标对象的文本提示进行对象检测。

 

比如在检测人和车时，使用描述该类别的文本提示系统：

 

prompt = “a person, a car”

 

这种监测方法很有使用价值，无需训练新的模型，就能实现快速开发新的应用。为了解锁边缘应用，我们团队开发了一个名为 NanoOWL 的项目，使用 NVIDIA TensorRT 对该模型进行优化，从而在 NVIDIA Jetson Orin 平台上获得实时性能（在 Jetson AGX Orin 上的编码速度约为 95FPS）。该性能意味着您可以运行远高于普通摄像机帧率的 OWL-ViT。

 

该项目还包含一个新的树形检测管道，能够加速 OWL-ViT 模型与 CLIP 相结合，从而实现任何级别的零样本检测和分类。比如，在检测人脸时对快乐或悲伤进行区分，请使用以下提示：

 

prompt = “[a face (happy, sad)]”

 

如果要先检测人脸，再检测每个目标区域的面部特征，请使用以下提示：

 

prompt = “[a face [an eye, a nose, a mouth]]”

 

将两者组合：

 

prompt = “[a face (happy, sad)[an eye, a nose, a mouth]]”

 

这样的例子数不胜数。这个模型在某些对象或类的可能更加精准，而且由于开发简单，您可以快速尝试不同的组合并确定是否适用。我们期待着看到您所开发的神奇应用！

 

Segment Anything 模型

 

图 8. Segment Anything 模型（SAM）的 Jupyter 笔记本

 

Meta 发布了 Segment Anything 模型（SAM），这个先进的图像分割模型能够精确识别并分割图像中的对象，无论其复杂程度或上下文如何。

 

其官方资源库中也设有 Jupyter 笔记本，以实现轻松检查模型的影响，同时 jetson-containers 也提供了一个内置 Jupyter Lab 的便捷容器。

 

NanoSAM

 

 

图 9. 实时追踪和分割电脑鼠标的 NanoSAM

 

Segment Anything（SAM）是能将点转化成分割掩码的神奇模型。遗憾的是，它不支持实时运行，这限制了其在边缘应用中发挥作用。

 

为了克服这一局限性，我们最近发布了一个新的项目 NanoSAM，能够将 SAM 图像编码器提炼成一个轻量级模型，我们也使用 NVIDIA TensorRT 对该模型进行优化，从而在 NVIDIA Jetson Orin 平台上实现了实时性能的应用。现在，您无需接受任何额外的培训，就可以轻松地将现有的边界框或关键点检测器转化成实例分割模型。

 

Track Anything 模型

 

正如该团队的论文：https://arxiv.org/abs/2304.11968 所述，Track Anything 模型（TAM）是“Segment Anything 与视频的结合”。在其基于 Gradio 的开源界面上，您可以点击输入视频的某一个帧，来指定待追踪和分割的任何内容。TAM 模型甚至还具备通过图像修补去除追踪对象的附加功能。

 

图 10. Track Anything 界面

 

NanoDB

 

视频 2. Hello AI World - 

NVIDIA Jetson 上的实时多模态 VectorDB

 

除了在边缘对数据进行有效的索引和搜索外，这些矢量数据库还经常与 LLM 配合使用，在超出其内置上下文长度（Llama-2 模型为 4096 个标记）的长期记忆上实现检索增强生成（RAG）。视觉语言模型也使用相同的嵌入作为输入。

 

图 11. 以 LLM/VLM 为核心的架构图

 

有了来自边缘的所有实时数据以及对这些数据的理解能力，AI 应用就成为了能够与真实世界互动的智能体。想要在您自己的图像和数据集上尝试使用 NanoDB ，了解更多信息，请参见实验室教程：https://www.jetson-ai-lab.com/tutorial_nanodb.html

 

总结

 

正如您所见，激动人心的生成式 AI 应用正在涌现。您可以按照这些教程，在 Jetson Orin 上轻松运行体验。如要见证在本地运行的生成式 AI 的惊人能力，请访问 Jetson 生成式 AI 实验室：https://www.jetson-ai-lab.com/

 

如果您在 Jetson 上创建了自己的生成式 AI 应用并想要分享您的想法，请务必在 Jetson Projects 论坛：https://forums.developer.nvidia.com/c/agx-autonomous-machines/jetson-embedded-systems/jetson-projects/78 上展示您的创作。

 

 

 

欢迎参加我们于北京时间 2023 年 11 月 8 日周三凌晨 1-2 点举行的网络研讨会，深入了解本文中讨论的多项主题并进行现场提问！

 

在本次研讨会中，您将了解到：

• 开源 LLM API 的性能特点和量化方法

• 加速 CLIP、OWL-ViT 和 SAM 等开放词汇视觉转换器

• 多模态视觉代理，向量数据库和检索增强生成

• 通过 NVIDIA Riva ASR/NMT/TTS 实现多语言实时对话和会话

 

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原文标题：利用 NVIDIA Jetson 实现生成式 AI

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