NVIDIA今日發(fā)布全新預(yù)訓(xùn)練模型并宣布遷移學(xué)習(xí)工具包(TLT)3.0全面公開可用。遷移學(xué)習(xí)工具包在NVIDIA TAO平臺指導(dǎo)工作流程以創(chuàng)建AI的過程中起到核心作用。新版本包括各種高精度和高性能計算機(jī)視覺和對話式AI預(yù)訓(xùn)練模型,以及一套強(qiáng)大的生產(chǎn)級功能,可將AI開發(fā)能力提升10倍。
隨著企業(yè)競相推出AI解決方案,企業(yè)競爭力將有賴于是否能夠獲得最佳開發(fā)工具。對于許多嘗試使用開源AI產(chǎn)品創(chuàng)建模型進(jìn)行訓(xùn)練的工程和研究團(tuán)隊來說,在生產(chǎn)中部署自定義、高精度、高性能AI模型可能是一段十分艱難的開發(fā)歷程。NVIDIA提供高質(zhì)量的預(yù)訓(xùn)練模型和TLT以幫助降低大規(guī)模數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注成本,同時告別從頭開始訓(xùn)練AI/機(jī)器學(xué)習(xí)模型的負(fù)擔(dān)。初入計算機(jī)視覺和語音服務(wù)市場的企業(yè)現(xiàn)在也可以在不具備大規(guī)模AI開發(fā)團(tuán)隊的情況下部署生產(chǎn)級AI。
新版本亮點(diǎn)包括:
●一個支持邊緣實(shí)時推理的姿態(tài)估計模型,其推理性能比OpenPose模型快9倍。
●PeopleSemSegNet,一個用于人物檢測的語義分割網(wǎng)絡(luò)。
●各種行業(yè)用例中的計算機(jī)視覺預(yù)訓(xùn)練模型,如車牌檢測和識別、心率監(jiān)測、情緒識別、面部特征點(diǎn)等。
●CitriNet,一個使用各種專有特定域和開源數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的新語音識別模型。
●一個用于問題回答的新Megatron Uncased模型以及許多其他支持語音文本轉(zhuǎn)換、命名實(shí)體識別、標(biāo)點(diǎn)符號和文本分類的預(yù)訓(xùn)練模型。
●AWS、GCP和Azure上的訓(xùn)練支持
●在用于視覺AI的NVIDIA Triton?和DeepStream SDK上以及用于對話式AI的Jarvis上的開箱即用部署。
快速入門
●下載遷移學(xué)習(xí)工具包并訪問開發(fā)者資源:即刻啟程。
●從NGC下載模型:計算機(jī)視覺 | 對話式AI
●閱讀最新開發(fā)者教程:用 NVIDIA 遷移學(xué)習(xí)工具包訓(xùn)練和優(yōu)化二維姿態(tài)估計模型:第 1 部分 | 第2部分
與數(shù)據(jù)生成和標(biāo)簽工具集成,實(shí)現(xiàn)更快、更精確的AI
TLT 3.0現(xiàn)在還與數(shù)家領(lǐng)先合作伙伴的平臺集成,這些合作伙伴提供大量多樣化的高質(zhì)量標(biāo)簽數(shù)據(jù),使端到端AI/機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程變得更快。您現(xiàn)在可以使用這些合作伙伴的服務(wù)來生成和注釋數(shù)據(jù)、通過與TLT無縫集成進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化并使用DeepStream SDK或Jarvis部署模型以創(chuàng)建可靠的計算機(jī)視覺和對話式AI應(yīng)用。
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