全球開發(fā)者正在使用 NVIDIA TAO 工具套件構(gòu)建 AI 視覺(jué)感知和計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用。如今，得益于顯著的平臺(tái)增強(qiáng)和生態(tài)對(duì)其的大力采用，這一過(guò)程比以往任何時(shí)候都更快、更容易。

NVIDIA TAO 工具套件支持 10 多種計(jì)算機(jī)視覺(jué)和視覺(jué) AI 模式，包括圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、三種類型分割、光學(xué)字符識(shí)別（OCR）、動(dòng)作識(shí)別、關(guān)鍵點(diǎn)估計(jì)、人體姿態(tài)估計(jì)、嵌入模型、孿生網(wǎng)絡(luò)等。

TAO 工具套件現(xiàn)在支持 NVIDIA NGC 上的 40 多個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型，上手應(yīng)用要比以往更快。同時(shí)，TAO 的使用方式隨著各行業(yè)的模型調(diào)整工作流而持續(xù)擴(kuò)展。如要了解更多信息，請(qǐng)參見(jiàn)利用 NVIDIA TAO 和視覺(jué) AI 模型實(shí)現(xiàn)工業(yè)缺陷檢測(cè)的變革和自定義 AI 模型：使用 NVIDIA TAO 訓(xùn)練字符檢測(cè)和識(shí)別模型。

大規(guī)模采用

TAO 的下載量已超過(guò) 10 萬(wàn)次，TAO 預(yù)訓(xùn)練模型的下載量已接近 100 萬(wàn)次?，F(xiàn)在 TAO 已經(jīng)開源，解決方案提供商能夠以更加定制化的方式，將 TAO 集成到他們的服務(wù)中，并更加細(xì)致地探索平臺(tái)的內(nèi)部運(yùn)作：https://github.com/nvidia?q=tao&type=all&language=&sort=

領(lǐng)先的 MLOps 和云服務(wù)正在使用 TAO 來(lái)改進(jìn)其服務(wù)。與 MLOps 平臺(tái)（如 Weights & Biases 和 ClearML 等）的集成有助于簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）工作流，為模型訓(xùn)練提供更好的實(shí)驗(yàn)跟蹤。TAO 還能與各種云 ML 和 Kubernetes 服務(wù)協(xié)同工作，如 Azure ML、GCP Vertex AI、Azure AKS、AWS EKS 和 GCP GKE 等。

大型企業(yè)也正在將 TAO 整合到自己的行業(yè) AI 開發(fā)工作流中，這些企業(yè)包括消費(fèi)供應(yīng)鏈領(lǐng)域的百事可樂(lè)、制造業(yè)領(lǐng)域的和碩、西門子等公司，以及能源領(lǐng)域的?？松梨?。世界各地的大型城市和機(jī)場(chǎng)也在使用 TAO。

專為 AI 工作流打造

大型和小型企業(yè)都在使用 TAO 建立自己的視覺(jué) AI 工廠和開發(fā)工作流，越來(lái)越需要 TAO 現(xiàn)有的以下三種功能：

TAO 可以處理最新的 AI 模型和算法，包括基礎(chǔ)模型調(diào)優(yōu)、生成式 AI 和視覺(jué)轉(zhuǎn)換器等。

TAO 可以無(wú)縫連接 NVIDIA Omniverse Replicator 和 Stable Diffusion 等仿真方法生成的合成數(shù)據(jù)集。?

TAO 通過(guò) NVIDIA AI Enterprise 提供開發(fā)工作流中必不可少的企業(yè)級(jí)支持。

在數(shù)萬(wàn)億臺(tái)設(shè)備上部署先進(jìn)的 AI

借助 TAO，NVIDIA 通過(guò) ONNX 和 TFLite 模型導(dǎo)出，以及來(lái)自全球領(lǐng)先供應(yīng)商和邊緣 AI 軟件平臺(tái)的強(qiáng)大生態(tài)系統(tǒng)，提供了在遠(yuǎn)端數(shù)萬(wàn)億臺(tái)設(shè)備上部署最新 AI 模型的靈活性。

ARM 正在使用 TAO 來(lái)優(yōu)化 Ethos NPU 設(shè)備上的 AI 運(yùn)行時(shí)。意法半導(dǎo)體首次在 STM32 微控制器上使用 TAO 來(lái)運(yùn)行復(fù)雜的視覺(jué) AI。Edge Impulse 和 Nota 等合作伙伴正在將 TAO 集成到其邊緣 AI 平臺(tái)中，為客戶帶來(lái)邊緣優(yōu)化的解決方案。

審核編輯：劉清