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低代码+AI=?NVIDIA发布最新TAO工具包

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零基础python入门教程:python666.cn

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近年来,“低代码”(Low Code)这个概念挺火的。简单来说就是一种可视化的应用开发方法,有点像少儿编程那样,通过图形化拖拽、参数化配置等方式完成应用程序的开发,使用的代码更少,开发速度更快。

那么AI的开发可不可以用上低代码呢?

答案是肯定的!

同学们还记得我前阵子做的那个体感游戏机吗?()里面我用到了 NVIDIA 的 Jetson AGX Orin,以及相关开发套件,大大提升了AI项目的开发效率。

前几天,NVIDIA 又放出新的“大杀器”:正式发布了最新版本的 TAO 工具包。作为 NVIDIA 训练、适应和优化 (TAO) 框架的低代码版本,该工具包可简化和加速语音和视觉 AI 应用程序的 AI 模型的创建。

使用 TAO 之后,开发人员可利用迁移学习来定制和优化的生产级模型,而无需自己准备大量学习数据,其中包括缺陷检测、自然语言处理或交通流量管理等常用场景。

此版本通过新的视觉和语音预训练模型提高了开发人员的工作效率。包括 ONNX 模型权重导入、REST API 和 TensorBoard 集成等。

功能特色

  1. 将 TAO 工具套件部署为 REST API 服务:方便开发者构建新的 AI 服务或使用 REST API 集成到现有服务中,可以在 Kubernetes 上创建并管理 TAO Toolkit 服务。

  2. 自带模型权重: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。

  3. 使用 TensorBoard 进行可视化: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来监测模型训练性能。改变超参数,比较实验结果并得出最适合场景需求的选择。

  4. 预训练模型:加快自定义流程,可通过迁移学习以更少的数据进行微调。

本次最新版本新增的预训练模型:

  • 根据可用于公共安全、零售和工人安全用例的人体姿势对人体动作进行分类。

  • 将从激光雷达传感器收集的数据应用于机器人和汽车应用。

  • 只需 30 分钟的录制数据即可创建自定义声音,为智能设备、游戏角色和快餐店提供动力。

  • 预估人类、动物和物体的关键点,以帮助描绘动作或简单地定义物体形状。

如何使用

  1. 在 TAO 工具套件入门页面观看教学视频和快速入门指南。详情请见:

    https://developer.nvidia.com/tao-toolkit-get-started

  2. 从 NGC 下载计算机视觉或对话式 AI 模型。

    https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/collections/tltcomputervision

    https://ngc.nvidia.com/catalog/collections/nvidia:tltconversationalai

  3. 观看新功能的演示视频,包括 Rest API、TensorBoard 和预训练模型。 详情请见:

    https://www.nvidia.com/en-us/on-demand/search/?facet.event_name[]=TAO&facet.mimetype[]=event%20session&headerText=All%20Sessions&layout=list&page=1&q=-&sort=date&sortDir=desc

与 TAO 工具套件相关的其他资源和用例:

  • 使用 NVIDIA Isaac Sim 和 NVIDIA TAO 开发和部署 AI 机器人。

    https://developer.nvidia.com/blog/developing-and-deploying-ai-powered-robots-with-nvidia-isaac-sim-and-nvidia-tao/

  • 使用 TAO 工具套件检测动物健康和表型

    https://resources.nvidia.com/en-us-metropolis-software-success-stories/onecup-ai

  • RocketBoots 提高自动化员工队伍管理的推理性能

    https://resources.nvidia.com/en-us-metropolis-software-success-stories/rocketboots

  • 改变零售行为识别用例的开发工作

    https://developer.nvidia.com/tao-toolkit-usecases-whitepaper/5-action-recognition

正在开发AI项目或对AI开发有兴趣的小伙伴,赶紧来试试吧。相信 TAO 一定会给你一个全新的开发体验!

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