NVIDIA 宣布最新版本的 TAO 工具包 。 作為 NVIDIA Train , Adapt and Optimize ( TAO )框架的低代碼版本,該工具包簡化并加速了語音和視覺 AI 應(yīng)用程序 AI 模型的創(chuàng)建。
有了 TAO ,開發(fā)人員可以利用遷移學(xué)習(xí)的力量創(chuàng)建針對許多用例定制和優(yōu)化的生產(chǎn)就緒模型。這些包括檢測缺陷、翻譯語言或在不需要大量數(shù)據(jù)的情況下管理流量。
該版本通過新的預(yù)訓(xùn)練視覺和語音模型提高了開發(fā)人員的生產(chǎn)力。它還包括一些關(guān)鍵的新特性,如 ONNX 模型權(quán)重導(dǎo)入、 restapi 和 TensorBoard 集成。
發(fā)布亮點
使用 REST API 部署 TAO 工具包即服務(wù): 使用 REST API 構(gòu)建新的 AI 服務(wù)或?qū)⑵浼傻浆F(xiàn)有的 AI 服務(wù)中。您可以在 Kubernetes 上管理和編排 TAO Toolkit 服務(wù)。借助 TAO 工具包即服務(wù), IT 經(jīng)理可以使用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn) API 提供可擴(kuò)展的服務(wù)。
攜帶您自己的模型重量: 使用 TAO 微調(diào)和優(yōu)化您的非 TAO 型號。從 ONNX 導(dǎo)入預(yù)訓(xùn)練權(quán)重,并在您自己的模型上利用 TAO 的修剪和量化功能。這是支持圖像分類和分割任務(wù)的。
使用張力板進(jìn)行可視化: 通過在 TensorBoard 中可視化標(biāo)量(如訓(xùn)練和驗證損失、模型權(quán)重和預(yù)測圖像),了解模型訓(xùn)練性能。通過更改超參數(shù)來比較實驗結(jié)果,并選擇最適合您需要的超參數(shù)。
預(yù)訓(xùn)練模型: 經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的模型加快了定制過程,您可以通過遷移學(xué)習(xí)的功能進(jìn)行微調(diào),而數(shù)據(jù)更少。
此最新版本中的一些新預(yù)訓(xùn)練車型可以:
將從激光雷達(dá)傳感器收集的數(shù)據(jù)應(yīng)用于機(jī)器人和汽車應(yīng)用。
根據(jù)可用于公共安全、零售和工人安全用例的人體姿勢對人體動作進(jìn)行分類。
估計人類、動物和物體上的關(guān)鍵點,以幫助描繪動作或簡單地定義物體形狀。
只需 30 分鐘的錄制數(shù)據(jù)即可創(chuàng)建自定義語音,為智能設(shè)備、游戲角色和快速服務(wù)餐廳供電。
NVIDIA AI 企業(yè) 提供了對 TAO 工具包的企業(yè)支持,這是一個用于 AI 開發(fā)和部署的端到端軟件套件。 TAO 工具包的新版本將包含在 NVIDIA AI Enterprise 的下一季度更新中。
開始
訪問 TAO 工具包入門 用于教學(xué)視頻和快速入門指南的頁面。
從 NGC 下載 計算機(jī)視覺 或 conversational AI 型號。
觀看 demo videos 的新特性,包括 RESTAPI 、 TensorBoard 和預(yù)訓(xùn)練模型。
使用 TAO 工具包的解決方案
開發(fā)和部署 采用 NVIDIA ISAAC Sim 卡和 NVIDIA TAO 的人工智能機(jī)器人。
閱讀 LexSet 的 合作伙伴博客 ,了解如何使用其平臺生成合成數(shù)據(jù),并使用 TAO 工具包微調(diào)對象檢測和分割模型。
使用 TAO 工具包檢測 動物健康和表型 。注冊即將推出的 研討會 以了解更多信息。
RocketBoots 提高自動化勞動力管理中的推理性能。
變換 零售行為識別用例中的開發(fā)工作 。
關(guān)于作者
Akhil Docca 是 NVIDIA NGC 的高級產(chǎn)品營銷經(jīng)理,專注于 HPC 和 DL 容器。 Akhil 擁有加州大學(xué)洛杉磯分校安德森商學(xué)院工商管理碩士學(xué)位,圣何塞州立大學(xué)機(jī)械工程學(xué)士學(xué)位。
審核編輯:郭婷
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