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Apps et logiciels · Pour les développeurs

NVIDIA AI Workbench

AI Workbench est un gestionnaire gratuit d'environnements de développement d'IA. Chaque projet est un dépôt Git qui tourne dans un conteneur, décrit par des fichiers de configuration suivis dans Git ; l'outil installe pilotes et moteur de conteneurs, et l'on travaille sur son PC ou sur une machine distante (station de travail, serveur, cloud) avec la même interface.

Télécharger

Versions et configuration
  • Site de l'éditeur : Fichier .dmg ; macOS 14 (Sonoma) ou plus récent
  • Site de l'éditeur : Installateur de l'application de bureau ; Windows 11 23H2 ou Windows 10 22H2 ; redirige vers la version 0.170.22-7
  • Site de l'éditeur : AppImage x86_64 ; la documentation décrit aussi une installation par apt sur Ubuntu Desktop 22.04, 24.04 ou 26.04
  • Paquet : Dépôt apt de NVIDIA pour Ubuntu Desktop 22.04, 24.04 et 26.04

Tout pour : Mac · Windows · Linux

Version : 2026.06.5 (application de bureau 0.170.22-7), 5 août 2026

Prix
Gratuit ; assistance avec une licence NVIDIA AI Enterprise
Licence
code fermé
Fonctionne
Local ou en ligne
Éditeur
NVIDIA

Pourquoi il est là : Un projet d'IA se retrouve à l'identique d'une machine à l'autre : l'outil gère conteneurs, pilotes NVIDIA et connexions distantes à la place du développeur.

Liens officiels, sans lien affilié.

Ce que c'est

Il sert aussi à faire travailler un agent de code dans un conteneur isolé.

À quoi ça sert

  • Monter un assistant qui répond sur ses documents (RAG) à partir des projets d'exemple de NVIDIA (Hybrid RAG, Agentic RAG), avec un calcul local ou dans le cloud. nvidia.com
  • Affiner un modèle de langage comme Llama 3 ou Mistral sur ses propres données, en local ou sur un serveur distant. docs.nvidia.com
  • Personnaliser un modèle de génération d'images Stable Diffusion XL dans des notebooks Jupyter. nvidia.com
  • Faire tourner un agent de code dans le conteneur du projet, puis relire ses modifications et choisir lesquelles enregistrer dans Git. docs.nvidia.com
  • Commencer sur un PC portable sans carte graphique et lancer les calculs sur une station de travail ou une instance cloud ajoutée comme machine distante. docs.nvidia.com

Fonctions

Application de bureau
Une interface pour gérer projets et machines, locales ou distantes, sur Windows, macOS et Ubuntu. docs.nvidia.com
Interface en ligne de commande
La commande « nvwb » fait la même chose que l'application, avec une sortie lisible par des scripts et des agents. docs.nvidia.com
Conteneur de projet
Environnement isolé décrit dans un fichier du projet, mis à jour quand on ajoute des paquets ou des cartes graphiques. docs.nvidia.com
Machines distantes
Installation sur des serveurs Ubuntu par SSH ou NVIDIA Sync ; tunnels et proxys restent invisibles pour l'utilisateur. docs.nvidia.com
Applications web
JupyterLab, RStudio ou des applis personnalisées tournent dans le conteneur et s'ouvrent dans le navigateur ; VS Code et Cursor se branchent sur les projets. docs.nvidia.com
Environnements multi-conteneurs
Pile d'application complète décrite par un fichier compose, à côté du conteneur de projet. docs.nvidia.com

Pour qui

Les développeurs et data scientists qui prototypent des applications d'IA sur un PC ou un Mac et veulent passer ensuite sur une machine plus puissante sans tout reconfigurer. nvidia.com

Ce qu'il faut savoir

Local ou en ligne
Les projets tournent dans des conteneurs sur la machine locale ou sur des machines distantes choisies par l'utilisateur ; les images de base viennent du catalogue NGC. docs.nvidia.com
Compte
Aucun compte pour télécharger ou utiliser l'outil ; une clé NGC ne sert que pour des registres ou des API privés. docs.nvidia.com
Données
NVIDIA dit ne collecter aucune donnée personnelle, ni par l'application ni par la ligne de commande, et n'avoir aucune télémétrie ; l'installation s'abonne anonymement aux alertes de mise à jour. docs.nvidia.com
Limites
L'application seule ne sert qu'à piloter des machines distantes. Pour travailler sur son propre ordinateur, il faut l'« installation locale complète », avec WSL 2 sous Windows et Docker Desktop ou Podman. docs.nvidia.com
Limites
Les conteneurs pèsent lourd : environ 14 Go au total pour un conteneur CUDA, plus de 40 Go pour un conteneur PyTorch sous Windows. docs.nvidia.com
À noter
Télécharger ou installer l'outil vaut acceptation du contrat de licence NVIDIA AI Product Agreement ; l'assistance payante passe par NVIDIA AI Enterprise. docs.nvidia.com
Configuration
Application de bureau : Windows 11 (build 22631 ou plus), Windows 10 22H2 (build 19045.4052 ou plus), macOS 14 (Sonoma) ou plus récent, Ubuntu 22.04, 24.04 ou 26.04 ; 500 Mo d'espace disque, au moins 8 Go de mémoire, sans carte graphique. Installation locale complète : 16 Go de mémoire minimum, 32 Go conseillés. Aucune carte graphique n'est exigée par l'outil lui-même. docs.nvidia.com
Prix
Gratuit ; assistance avec une licence NVIDIA AI Enterprise nvidia.com
Licence
Code fermé. Logiciel fermé soumis au contrat NVIDIA AI Product Agreement. docs.nvidia.com

Sur QUELLE IA

Sources

Sources : pages de l'éditeur, des boutiques et du dépôt, .

Société éditrice : NVIDIA Corporation.

Les outils pour développeurs →Apps et logiciels d'IA : tout voir →Signaler une erreur →

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