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NVIDIA AI Workbench は、データ サイエンス、機械学習、AI プロジェクトのワークフローを簡素化するように設計された無料の開発環境マネージャーを導入しました。このプラットフォームにより、開発者は PC、ワークステーション、データ センター、クラウドなどのさまざまなシステムで作成、テスト、プロトタイプ化を行うことができます。Windows、macOS、Ubuntu をサポートしており、開発環境と計算作業をシームレスに転送してリソースを最適化できます。

このツールは、上級ユーザー向けのカスタマイズ オプションを提供することで、開発者エクスペリエンスを向上させるように設計されています。これには、GPU アクセラレーション作業に必要な環境を提供するために不可欠なコンテナーの処理が含まれます。NVIDIA は、Windows 上の AI Workbench インストールで Ubuntu WSL ディストリビューションを有効にするなど、使いやすさを向上させるために Canonical などのパートナーとも協力してきました。

開発プロセスをさらに効率化するために、NVIDIA はDockerと連携し、AI Workbench がDocker Desktop を直接インストールできるようにしました。最新リリースで利用可能なこの統合により、Windows と macOS でのセットアップが簡素化され、 Docker が別のアプリケーションにDocker Desktop のインストールの管理を許可した初めての事例となります。

NVIDIA AI Workbench では、 GitHubの Hybrid-RAG プロジェクトなど、数回クリックするだけで簡単にクローンを作成して実行できる新しいサンプル プロジェクト セットも導入されています。これらのプロジェクトはさまざまな IDE をサポートしており、GPU に接続してパフォーマンスを向上させることができます。ユーザーからのフィードバックに基づくプラットフォームの最新機能には、 SSHエージェントのサポート、Ubuntu 24.04 との互換性、ログ機能の改善などがあります。今後、NVIDIA はアプリ共有とマルチ コンテナーのサポートを導入し、AI Workbench の提供をさらに強化する予定です。最新バージョンをインストールするか更新して、利用可能なサンプル プロジェクトの範囲を調べることをお勧めします。