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利用TAO工具包加速AI工作流過程的方法

星星科技指導員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:Akhil Docca ? 2022-04-08 17:12 ? 次閱讀
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人工智能應用由模型驅動。深度學習模型建立在數學算法之上,并使用數據和人類專業知識進行訓練。這些模型可以根據圖像、文本或語音等輸入數據準確預測結果。

構建、培訓和優化這些任務既關鍵又耗時。開發生產質量模型需要領域專業知識和數不清的計算時間。這與企業必須以多快的速度實施人工智能計劃并縮短上市時間( TTM )存在矛盾。

在沒有人工智能專業知識的情況下微調預訓練模型

幸運的是,有一個解決方案:預先訓練的模型。使用遷移學習,預訓練模型已經在代表性數據集上進行了訓練,并使用權重和偏差進行了微調。與需要大量時間和資源進行訓練的傳統人工智能算法不同,使用預先訓練的模型構建的人工智能解決方案以完全可操作、隨時可用于各種用例的人工智能引擎的形式交付。

在大多數情況下,“開箱即用”的預訓練模型可能不適合您的用例,也不能提供您需要的準確性和性能。對于這些實例,您必須修改或自定義預訓練模型以滿足您的用例需求。

為不同用例定制預訓練模型

那么,如何在不花費太多時間和精力的情況下定制預訓練模型呢?你可以使用 NVIDIA TAO ,一個人工智能模型適應框架,來簡化你的開發工作流程。 TAO 工具包是 NVIDIA TAO 基于 CLI 和 Jupyter 筆記本電腦的解決方案,可以非常輕松地使用自己的數據微調預訓練模型。不需要人工智能專業知識。

TAO 工具包具有高度的可擴展性,可以幫助您使模型適應新環境、擴充數據或添加新類。

下面是NVIDIA whitepaper 中突出的三個例子,它探索了加速 AI 工作流過程的行之有效的方法。

適應不同的相機類型 :假設您想要為紅外或熱敏攝像頭部署解決方案。您可以使用 PeopleNet 模型,該模型已經在數百萬張圖像上進行了訓練。只需對 2500 張圖像進行微調,即可獲得接近 80% 的地圖。

擴充有限的數據集: 數據收集非常耗時。通過離線或在線數據擴充,您可以修改數據集。增加數據集會增加更多的變化和隨機性,從而實現模型泛化。這提高了模型對以前從未見過的數據的準確性。

添加新類: 假設您被要求創建一個應用程序,用于檢測人們騎自行車時是否戴頭盔。有了 TAO 工具包,您可以使用一個檢測人的模型 , ,并向該模型添加一個新的“頭盔類”。使用包含人員和頭盔類的數據集對其進行微調。

付諸實踐

當您消除 AI 框架的復雜性時,您可以專注于重要的事情:縮短 AI 應用程序的 TTM 。 TAO 工具包使您可以非常輕松地訓練、調整和優化預訓練模型,而無需大型訓練數據集和人工智能專業知識。

關于作者

Akhil Docca 是 NVIDIA NGC 的高級產品營銷經理,專注于 HPC 和 DL 容器。 Akhil 擁有加州大學洛杉磯分校安德森商學院工商管理碩士學位,圣何塞州立大學機械工程學士學位。

審核編輯:郭婷

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