Project G-Assist -disponible a través de NVIDIA App- es un asistente de IA experimental que ayuda a ajustar, controlar y optimizar los sistemas NVIDIA GeForce RTX.
El Plug and Play: Plug and Plug-In Hackathon del Proyecto Play: G-Assist, que se prolongará virtualmente hasta el miércoles 16 de julio, invita a la comunidad a explorar la IA y crear plug-ins personalizados para G-Assist con la posibilidad de ganar premios y aparecer en las redes sociales de NVIDIA.
G-Assist permite a los usuarios controlar su GPU RTX y otros ajustes del sistema mediante lenguaje nativo, gracias a un pequeño modelo de lenguaje que se ejecuta en el dispositivo. Se puede utilizar desde la superposición de NVIDIA en NVIDIA App sin necesidad de cerrar la sesión o cambiar de programa. Los usuarios pueden ampliar sus capacidades mediante plug-ins e incluso conectarlo a marcos de trabajo agénticos como Langflow .
A continuación, encontrarás plug-ins populares de G-Assist, detalles del hackathon y consejos para empezar.
Plug-In y Gana
Únete al hackathon registrándote y echando un vistazo a los recursos técnicos seleccionados.
Los plug-ins de G-Assist pueden crearse de varias formas, por ejemplo con Python para un desarrollo rápido, con C++ para aplicaciones de rendimiento crítico y con interacciones de sistema personalizadas para la automatización del hardware y el sistema operativo.
Para los que prefieren el código vibrante, G-Assist Plug-In Builder, una aplicación basada en ChatGPT que permite el desarrollo sin código o con código reducido mediante comandos de lenguaje natural, facilita a los entusiastas la creación de plug-ins.
Para presentar una candidatura, los participantes deben proporcionar un repositorio de GitHub, incluido el archivo de código fuente (plugin.py), requirements.txt, manifest.json, config.json (si procede), un archivo de ejecución del complemento y el código READme.
A continuación, envíe un video -de entre 30 segundos y dos minutos- en el que se muestre el plug-in en acción.
Por último, los hackatoners deberán promocionar su complemento utilizando #AIonRTXHackathon en un canal de las redes sociales: Instagram, TikTok o X. Envía los proyectos a través de este formulario antes del miércoles 16 de julio.
Los jueces evaluarán los plug-ins en función de tres criterios principales: 1) innovación y creatividad, 2) ejecución técnica e integración, revisando la profundidad técnica, la integración de G-Assist y la escalabilidad, y 3) usabilidad e impacto en la comunidad, es decir, lo fácil que es utilizar el plug-in.
Los ganadores se elegirán el miércoles 20 de agosto. El primer puesto recibirá una laptop GeForce RTX 5090, el segundo una GPU GeForce RTX 5080 y el tercero una GPU GeForce RTX 5070. Los tres primeros también aparecerán en las redes sociales de NVIDIA, tendrán la oportunidad de conocer al equipo de NVIDIA G-Assist y obtendrán un crédito para un curso autodidacta del NVIDIA Deep Learning Institute.
Project G-Assist requiere una GPU de desktopGeForce RTX Serie 50, 40 o 30 con al menos 12 GB de VRAM, sistema operativo Windows 11 o 10, una CPU compatible (Intel Pentium Serie G, Core i3, i5, i7 o superior; AMD FX, Ryzen 3, 5, 7, 9, Threadripper o superior), requisitos específicos de espacio en disco y un Driver GeForce Game Ready o NVIDIA Studio más reciente.
Plug-In(espiración)
Explore las muestras de plug-ins de código abierto disponibles en GitHub, que muestran las diversas formas en que la IA en el dispositivo puede mejorar los flujos de trabajo de PC y juegos.
Los plug-ins más populares son:
- Google Gemini: permite realizar consultas basadas en búsquedas utilizando la integración de Google Search y consultas basadas en modelos de lenguaje de gran tamaño utilizando las funciones de Gemini en tiempo real sin necesidad de cambiar de programa desde la comodidad de la superposición de NVIDIA App.
- Discord: Permite a los usuarios compartir fácilmente momentos destacados del juego o mensajes directamente a los servidores de Discord sin interrumpir el juego.
- IFTTT: Permite a los usuarios crear automatizaciones a través de cientos de puntos finales compatibles para activar rutinas IoT, como ajustar las luces de la habitación y las persianas inteligentes, o enviar las últimas noticias sobre videojuegos a un dispositivo móvil.
- Spotify: Permite a los usuarios controlar Spotify mediante sencillos comandos de voz o la interfaz G-Assist para reproducir canciones favoritas y gestionar listas de reproducción.
- Twitch: Comprueba si algún streamer de Twitch está actualmente en directo y puedes acceder a información detallada del stream como títulos, juegos, recuentos de visualizaciones y mucho más.
Obtén G-Assist(ance)
Únete al canal NVIDIA Developer Discord para colaborar, compartir creaciones y obtener el apoyo de otros entusiastas de la IA y del personal de NVIDIA.
Reserva la fecha para el seminario web How to Build a G-Assist Plug-In (Cómo crear un complemento de G-Assistde NVIDIA ) el miércoles 9 de julio, de 10 a 11 a.m. PT, para obtener más información sobre las funciones de Project G-Assist, descubrir los fundamentos para crear, probar e implantar complementos de Project G-Assist y participar en una sesión de preguntas y respuestas en directo.
Explora el archivo GitHub de NVIDIA, que proporciona todo lo necesario para empezar a desarrollar con G-Assist, incluidos plug-ins de muestra, instrucciones paso a paso y documentación para crear funcionalidades personalizadas.
Obtén más información sobre ChatGPT Plug-In Builder para transformar ideas en plug-ins funcionales de G-Assist con una codificación mínima. La herramienta utiliza el constructor GPT personalizado de OpenAI para generar código de plug-in y agilizar el proceso de desarrollo.
El blog técnico de NVIDIA recorre la arquitectura de un plug-in de G-Assist utilizando como ejemplo una integración con Twitch. Descubre cómo funcionan los plug-ins, cómo se comunican con G-Assist y cómo construirlos desde cero.
Cada semana, la serie de blogs RTX AI Garage presenta innovaciones de IA impulsadas por la comunidad y contenidos para aquellos que buscan aprender más sobre los microservicios NVIDIA NIM y AI Blueprints, así como sobre la creación de agentes de IA, flujos de trabajo creativos, humanos digitales, aplicaciones de productividad y mucho más en PC y workstations de IA.
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