利用新的預(yù)訓(xùn)練模型以及 ONNX 模型權(quán)重導(dǎo)入、RESTAPI 和 TensorBoard 可視化等功能大幅提升生產(chǎn)力和模型訓(xùn)練速度。

NVIDIA 于今日發(fā)布了最新版本的TAO 工具套件。這是 NVIDIA 訓(xùn)練、適應(yīng)和優(yōu)化（TAO）框架的低代碼版本，它能夠簡化并加速語音和視覺 AI 應(yīng)用的 AI 模型創(chuàng)建。

TAO 使開發(fā)者能夠輕松運用遷移學(xué)習(xí)創(chuàng)建自定義生產(chǎn)級模型，這些模型專門針對缺陷檢測、語言翻譯、交通管理等各種行業(yè)專屬用例進行了優(yōu)化。使用 TAO 開發(fā)模型的用戶能夠用更少的數(shù)據(jù)優(yōu)化模型，進而縮短部署時間。

最新發(fā)布的 TAO 工具套件包括全新和更新的視覺及語音預(yù)訓(xùn)練模型。ONNX 模型權(quán)重導(dǎo)入、REST API 和 TensorBoard 集成等新功能，能夠快速追蹤模型創(chuàng)建流程，提高開發(fā)者的生產(chǎn)力。

版本亮點

使用自己的模型權(quán)重：通過導(dǎo)入ONNX圖像分類和分割模型的預(yù)訓(xùn)練權(quán)重來加快模型的自定義。您也可以使用您自己的數(shù)據(jù)自定義和優(yōu)化模型。

使用 REST API 將 TAO 工具套件作為服務(wù)部署：使用 REST API 將 TAO 工具套件作為服務(wù)部屬到 Kubernetes 上的現(xiàn)代云原生基礎(chǔ)設(shè)施中，從而構(gòu)建新的 AI 服務(wù)或集成到現(xiàn)有服務(wù)中。

使用 TensorBoard 實現(xiàn)可視化：通過訓(xùn)練和驗證損失、模型權(quán)重、TensorBoard 中的預(yù)測圖像等可視化標(biāo)量了解您的模型訓(xùn)練性能。改變超參數(shù)，比較實驗結(jié)果并作出最適合您需求的選擇。

預(yù)訓(xùn)練模型：預(yù)訓(xùn)練模型加快自定義流程，讓您能夠通過遷移學(xué)習(xí)以更少的數(shù)據(jù)進行微調(diào)。

最新版本中新增的一些預(yù)訓(xùn)練模型可以：

將從激光雷達(dá)傳感器采集的數(shù)據(jù)用于機器人和汽車應(yīng)用。

根據(jù)人的姿勢對人的動作進行分類。

估計人、動物和物體上的關(guān)鍵點。

只需30分鐘的記錄數(shù)據(jù)就可以創(chuàng)建自定義聲音。

開始使用

在TAO 工具套件入門頁面觀看教學(xué)視頻和快速入門指南。

從 NGC 下載計算機視覺或?qū)υ捠?AI模型。

觀看新功能的演示視頻，包括 Rest API、TensorBoard 和預(yù)訓(xùn)練模型。

與 TAO 工具套件相關(guān)的其他資源和用例

使用 NVIDIA Isaac Sim 和 NVIDIA TAO開發(fā)和部署AI 機器人。

使用 TAO 工具套件檢測動物健康和表型

RocketBoots提高自動化員工隊伍管理的推理性能

改變零售行為識別用例的開發(fā)工作

原文標(biāo)題：使用最新版本的 TAO 工具套件簡化 AI 模型開發(fā)

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審核編輯：湯梓紅