Neste tutorial, você aprenderá como configurar e usar as ferramentas e habilidades de agente de IA física da NVIDIA para geração de imagens de defeitos, criando imagens sintéticas de anomalias para pipelines de inspeção visual. A habilidade de Geração de Imagens de Defeitos roda em um lançável da NVIDIA Brev que ajuda a reduzir meses de coleta e rotulagem manual de dados de defeitos — você descreve o defeito que deseja em linguagem natural e o agente gera imagens de anomalias rotuladas prontas para treinar seu modelo de inspeção. Ao final do tutorial, você terá a habilidade de Geração de Imagens de Defeitos em funcionamento e será capaz de gerar conjuntos de dados sintéticos de defeitos para PCB, vidro, metal e seus próprios casos de uso personalizados.
Comece com a habilidade de Geração de Imagens de Defeitos:
Capítulos:
00:00 Introdução — Navegue para brev.nvidia.com/physical-ai
00:15 Habilidade de Geração de Imagens de Defeitos — visão geral da arquitetura
00:35 Selecione e configure o lançável de Geração de Imagens de Defeitos
01:05 Configure as credenciais (chave da API da NVIDIA + token do Hugging Face)
01:35 Abra o OpenClaw e envie o prompt de configuração
02:00 O agente relata credenciais bloqueadas — forneça as chaves NGC e HF
02:20 Nova sessão — envie o prompt de geração de defeitos da ponte PCBA
02:40 O agente envia o fluxo de trabalho para OSMO e relata o status do pipeline
03:00 Pergunte ao agente sobre a atualização de status
03:10 Veja a saída — imagem de entrada, máscara e defeito reconstruído
#NVIDIAAgentSkills #PhysicalAI #SyntheticData
Habilidades de Agente da NVIDIA, geração de dados sintéticos, detecção de defeitos, inspeção visual, IA Física, Lançável da NVIDIA
Q: O que é a habilidade de Geração de Imagens de Defeitos da NVIDIA?
A: É um fluxo de trabalho lançável que usa um agente de geração de dados sintéticos para criar imagens de anomalias rotuladas para modelos de inspeção visual. Você descreve o defeito que deseja em linguagem natural e o agente executa automaticamente os scripts e modelos necessários, transformando meses de coleta de dados em algumas horas de computação.
Q: Quais tipos de defeitos são suportados por padrão?
A: O lançável inclui modelos pré-treinados e dados para defeitos de PCB, vidro e metal. Você também pode estendê-lo para tipos de defeitos personalizados para seu próprio modelo de inspeção.
Q: Qual chave da API eu preciso para começar?
A: Você pode usar uma chave da API do build.nvidia.com, OpenAI ou Anthropic. Você também precisará de uma chave da API do Hugging Face e uma chave da API NGC para que o agente possa acessar os modelos e conjuntos de dados necessários.
Q: Quanto tempo leva para gerar imagens de defeitos?
A: O tempo de geração depende do número de imagens e da sua configuração de GPU. Neste walkthrough, uma única imagem de defeito foi gerada em aproximadamente 10 minutos. A geração em lote em grande escala também é suportada.
Q: O que é OSMO e por que ele aparece no fluxo de trabalho?
A: OSMO é a ferramenta de orquestração de backend que o agente usa para gerenciar e executar tarefas. Ele mostra um histórico de todos os seus pedidos de geração, atualizações de status em tempo real e logs úteis para depuração — você pode verificá-lo a qualquer momento durante uma execução de geração.