NVIDIA又悄咪咪地发布了一个好东西：
NV-CLIP是NVIDIA NIM（NVIDIA AI微服务）平台的一部分，是一款强大的多模态嵌入模型。作为OpenAI的CLIP（对比语言-图像预训练）模型的商业版本，NV-CLIP旨在将图像转换为三维（3D）文本嵌入，从而成为广泛应用于视觉领域的有价值工具。
NVIDIA NIM是NVIDIA AI Enterprise的一部分，它提供了一系列易于使用的微服务，旨在加速企业在生成式AI方面的部署。NVIDIA NIM支持包括NVIDIA AI基础模型和自定义模型在内的广泛AI模型，确保无缝、可扩展的AI推理，无论是在本地还是在云端，都利用行业标准的API。
NVIDIA NIM为生成式AI和视觉AI模型提供了预构建的容器，这些容器可用于开发视觉应用、视觉聊天机器人或任何需要理解视觉和人类语言的应用。每个NIM都由一个容器和一个模型组成，并利用针对所有NVIDIA GPU优化的CUDA加速运行时，同时提供了适用于多种配置的特别优化。无论是在本地还是在云端，NIM都是实现大规模加速生成式AI推理的最快方式。
NV-CLIP的工作原理
NV-CLIP基于7亿张专有图像进行训练，使其能够准确地将图像与相应的文本描述相匹配。这是通过对比学习实现的，即训练模型区分图像和文本匹配对与非匹配对。最终得到一组嵌入，这些嵌入能够以易于与文本数据比较的方式表示图像。
NV-CLIP NIM微服务的应用
NV-CLIP NIM微服务凭借其将图像转换为三维（3D）文本嵌入的强大能力，在视觉领域开辟了广泛的应用前景。让我们深入了解一下其中的一些关键应用：
多模态搜索：
NV-CLIP能够实现准确的图像和文本搜索，使用户能够快速浏览庞大的图像和视频数据库。这在用户需要根据文本描述查找特定视觉内容或反之的情境中特别有用。例如，在数字图书馆或媒体档案中，NV-CLIP可以根据关键词或短语帮助检索相关图像或视频，使搜索过程更加高效和准确。
零样本和少样本推理：
NV-CLIP的一个突出特点是它能够在无需重新训练或微调的情况下对图像进行分类。这使其成为标签数据有限或不存在的情况下的宝贵工具。通过零样本和少样本推理，NV-CLIP可以根据其训练过的文本描述对图像进行分类，即使在缺乏大量标签数据集的情况下也能实现快速准确的分类。这种能力在诸如产品识别等应用中特别有用，因为新产品不断推出，而标签数据可能无法获得。
下游视觉任务：
NV-CLIP生成的嵌入可以用于实现一系列下游复杂的视觉AI任务。这些任务包括分割、检测、视觉语言模型（VLMs）等。例如，在医学影像领域，NV-CLIP的嵌入可以用于准确分割和检测图像中的异常，辅助诊断和治疗各种医疗状况。同样，在自动驾驶领域，NV-CLIP的嵌入可以用于实时检测和识别物体，提高这些系统的安全性和效率。
NV-CLIP的高性能特性
NV-CLIP提供了一系列高性能特性，使其成为视觉应用的理想选择。这些特性包括：
可扩展部署：NV-CLIP性能出色，能够轻松无缝地从少数用户扩展到数百万用户，适用于大规模应用。
模型：NV-CLIP基于先进的CLIP架构构建，为各种流行模型提供了优化和预生成的引擎。
灵活集成：NV-CLIP可以轻松集成到现有的工作流和应用中，并提供了与OpenAI API兼容的编程模型和额外的NVIDIA扩展，以实现更多功能。
企业级安全性：NVIDIA NIM通过使用safetensors、持续监控和修补堆栈中的CVE漏洞以及进行内部渗透测试来确保数据隐私，从而强调安全性。
NV-CLIP入门指南
部署和集成NV-CLIP非常简单，基于行业标准的API。要开始使用，只需参考NV-CLIP NIM微服务文档，其中提供了关于如何部署和使用该模型的详细说明。
综上所述，NV-CLIP作为一款强大的多模态嵌入模型，在视觉领域具有广泛的应用前景和巨大的潜力。它不仅能够提高图像和文本搜索的准确性和效率，还能够实现零样本和少样本推理以及复杂的下游视觉任务，为企业的生成式AI部署提供有力的支持。
更多NV-CLIP的信息请访问：
https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nim/teams/nvidia/containers/nvclip
https://docs.nvidia.com/nim/nvclip/latest/getting-started.html
