- AIの進化により、BraveのLeo AIが導入され、コンテンツの要約、クエリへの回答、検索結果の提供を行う
- NVIDIAのGPUはTensor Coresを搭載し、AIタスクを並列処理で加速させ、Leo AIなどのアプリケーションが従来よりも迅速に計算を行うのに重要
- AIアプリケーションはソフトウェアとハードウェアの最適な連携が必要で、BraveのLeo AIはllama.cppなどのAI推論ライブラリとNVIDIA TensorRT、MicrosoftのDirectMLなどを活用
- ローカル推論サーバーは特定のAIモデルのインストールを管理し、OllamaなどのオープンソースプロジェクトがローカルAI機能にアクセスするシームレスなエコシステムを提供
- BraveとLeo AIはクラウド上でもローカルでの運用が可能で、ローカル処理によりプライバシーとアクセシビリティを高め、クラウドサービス料金を回避
- Ollamaを利用することで、多様なオープンソースAIモデルにアクセス可能で、NVIDIAのRTX技術によりローカルAI操作が高速化される
- ユーザーはOllamaを簡単にインストールし、BraveとLeo AIでローカルモデルを使用することが可能で、NVIDIA開発者ブログにはOllamaとllama.cppの効果的な使用方法に関するガイダンスが提供されている
この記事では、BraveのLeo AIをはじめとするAI技術の進化が紹介されており、NVIDIAのGPUや推論ライブラリなどがAIアプリケーションの効率化に貢献しています。特にローカル処理によるプライバシーの確保や高速なAI操作が強調されており、ユーザーにとって使いやすい環境が整備されていることが分かります。
元記事: https://itbrief.asia/story/brave-introduces-leo-ai-partners-with-nvidia-for-gpu-boost