使用最新版本的TAO工具套件简化AI模型开发

服务器 芯片
​利用新的预训练模型以及ONNX模型权重导入、RESTAPI和TensorBoard可视化等功能大幅提升生产力和模型训练速度。

NVIDIA于今日发布了最新版本的TAO工具套件。这是NVIDIA训练、适应和优化(TAO)框架的低代码版本,它能够简化并加速语音和视觉AI应用的AI模型创建。 

TAO使开发者能够轻松运用迁移学习创建自定义生产级模型,这些模型专门针对缺陷检测、语言翻译、交通管理等各种行业专属用例进行了优化。使用TAO开发模型的用户能够用更少的数据优化模型,进而缩短部署时间。 

最新发布的TAO工具套件包括全新和更新的视觉及语音预训练模型。ONNX模型权重导入、REST API和TensorBoard集成等新功能,能够快速追踪模型创建流程,提高开发者的生产力。 

版本亮点 

使用自己的模型权重:通过导入ONNX图像分类和分割模型的预训练权重来加快模型的自定义。您也可以使用您自己的数据自定义和优化模型。 

使用REST API将TAO工具套件作为服务部署:使用REST API将TAO工具套件作为服务部属到Kubernetes上的现代云原生基础设施中,从而构建新的AI服务或集成到现有服务中。 

使用TensorBoard实现可视化:通过训练和验证损失、模型权重、TensorBoard中的预测图像等可视化标量了解您的模型训练性能。改变超参数,比较实验结果并作出最适合您需求的选择。 

预训练模型:预训练模型加快自定义流程,让您能够通过迁移学习以更少的数据进行微调。 

最新版本中新增的一些预训练模型可以: 

将从激光雷达传感器采集的数据用于机器人和汽车应用。

根据人的姿势对人的动作进行分类。

估计人、动物和物体上的关键点。

只需30分钟的记录数据就可以创建自定义声音。

 开始使用

在TAO工具套件入门页面观看教学视频和快速入门指南。

从NGC下载计算机视觉或对话式AI模型。

观看新功能的演示视频,包括Rest API、TensorBoard和预训练模型。

 与TAO工具套件相关的其他资源和用例

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责任编辑:张诚
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