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基于TAO人工智能模型調整平臺應對NVIDIA訓練挑戰

星星科技指導員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:Akhil Docca ? 2022-04-10 09:19 ? 次閱讀
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建立一個先進的深度學習模型是一個復雜而耗時的過程。為此,為模型收集的大型數據集必須具有高質量。一旦收集到數據,就必須對其進行準備、訓練,并在多次迭代中進行優化。對于許多希望更快地將其人工智能應用程序推向市場,同時降低運營成本的企業來說,這并不總是一個選擇。

NVIDIA 開發 TAO 是為了應對這些挑戰 NVIDIA 訓練、調整和優化( TAO ) 是一個人工智能模型調整平臺,它簡化并加速了企業人工智能應用程序的創建。通過使用基于用戶界面的向導式工作流,使用自定義數據對 NVIDIA 專家創建的最先進的預訓練模型進行微調,您可以在數小時而不是數月內生成高度精確的計算機視覺、語音和語言理解模型,從而無需大量的訓練運行和深厚的人工智能專業知識。

作為一個受管理和引導的工作流, TAO 通過統一現有的 NVIDIA 關鍵技術,如 NGC 目錄 、 遷移學習工具包 ( TLT )、 與 NVIDIA Clara 聯合學習 和 TensorRT 的預先訓練模型,降低了構建人工智能的障礙。

早期訪問計劃的注冊現已開放。今年晚些時候,我們將開始接受申請者加入該計劃,這將為您提供一個與 NVIDIA 產品團隊合作的獨家機會,幫助塑造 TAO 。

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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