NVIDIA® NIM™ ブートキャンプへようこそ！このハンズオン学習プログラムでは、NVIDIA® NIM™ を使用した本番環境対応の生成AIアプリケーション構築スキルを習得できます。 参加者は「検索拡張生成（Retrieval Augmented Generation: RAG）」のクラウドベースとローカル展開の両シナリオを実践を通じて学びます。包括的なラボでは以下を指導します：
- NIM Dockerコンテナのセットアップと運用
- 推論用REST APIエンドポイントの実装と利用
- エンドツーエンドRAGアプリケーションの構築
- PEFT(Parameter Efficient Fine-Tuning）手法の探索
- カスタムLoRA（Low-Rank Adaptation）モデルのトレーニングとデプロイ
- Llama-3 8Bなど最新モデルのアダプターのファインチューニング
3つの主要ラボとオプショナルのLoRAファインチューニングNotebookから構成されます：
- Lab 1: NVIDIA NIM APIを利用したRAG構築
- Lab 2: ローカル環境でのNVIDIA NIM活用
- Lab 3: LoRAアダプターを用いたNIM運用
- [オプション] カスタムデータセットでのアダプタートレーニング
- NIM Blueprintsの応用（近日公開）
ブートキャンプの教材で使用するツールとフレームワークは以下の通りです：
合計約3時間30分
ラボの展開手順はデプロイガイド を参照して下さい。
この教材はOpenHackathons GitHubリポジトリが起源です。追加マテリアルは こちらからご確認下さい。
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