使用NGC目錄中的生產(chǎn)級模型 加速AI開發(fā)工作

使用 NGC 目錄中的生產(chǎn)級模型，加速 AI 開發(fā)工作。

什么是預(yù)訓(xùn)練 AI 模型？

AI 和機器學(xué)習(xí)模型基于數(shù)學(xué)算法構(gòu)建，并使用數(shù)據(jù)和專業(yè)知識進(jìn)行訓(xùn)練。這些模型可幫助我們根據(jù)圖像、文本或語言等輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)測結(jié)果。但是，構(gòu)建、訓(xùn)練和優(yōu)化生產(chǎn)級模型成本高昂，需要無數(shù)次迭代、諸多專業(yè)領(lǐng)域知識以及無數(shù)小時的計算。

預(yù)訓(xùn)練模型在代表性數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，并通過權(quán)重和偏差進(jìn)行調(diào)優(yōu)。這些模型可以使用自定義數(shù)據(jù)輕松地進(jìn)行重新訓(xùn)練，只需從頭開始訓(xùn)練所需時間的一小部分。

NGC 目錄中的預(yù)訓(xùn)練模型

借助NGC 目錄（NVIDIA 的 GPU 優(yōu)化 AI 和高性能計算軟件中心）中的生產(chǎn)就緒型 AI 預(yù)訓(xùn)練模型，數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)者可以快速適應(yīng)模型，或直接將模型按原樣部署以進(jìn)行推理。

多種用例

NGC 提供各種先進(jìn)的預(yù)訓(xùn)練模型和資源，其中涵蓋了多種用例，從計算機視覺、自然語言理解到語音合成，豐富多樣。這些模型利用Tensor Core上的自動混合精度 (AMP)，并且可以從單節(jié)點擴展到多節(jié)點系統(tǒng)，從而加快訓(xùn)練和推理速度。

可適應(yīng)多種領(lǐng)域

借助NVIDIA TAO 工具套件，您可以輕松地使用自定義數(shù)據(jù)適應(yīng)和調(diào)優(yōu)預(yù)訓(xùn)練模型。TAO 工具套件將 AI 和深度學(xué)習(xí)框架的復(fù)雜性抽象化，使您能夠在幾個小時（而非數(shù)月）內(nèi)構(gòu)建生產(chǎn)級計算機視覺或?qū)υ捠?AI 模型。

透明的模型 “簡歷”

正如簡歷提供了候選人的技能和工作經(jīng)歷簡況一樣，模型憑據(jù)對于模型而言，也是這種作用。許多預(yù)訓(xùn)練模型包括批量大小、訓(xùn)練次數(shù)和準(zhǔn)確度等關(guān)鍵參數(shù)，可為您提供必要的透明度和信心，以便為您的用例選擇合適的模型。

SDK 集成

預(yù)訓(xùn)練模型可集成到各種行業(yè) SDK 中，例如用于醫(yī)療健康領(lǐng)域的NVIDIA Clara、用于機器人的NVIDIA Isaac、用于對話式 AI 的NVIDIA Riva等，讓您能夠更輕松地在最終用戶應(yīng)用和服務(wù)中使用這些模型。

適用于各種用例的模型

立即開始使用模型，這些模型涵蓋包括計算機視覺、語音和語言理解在內(nèi)的多種領(lǐng)域。

計算機視覺

借助計算機視覺，設(shè)備可以通過圖像和視頻了解我們周圍的世界。它使用圖像分類、物體檢測和跟蹤、物體識別、語義分割和實例分割等技術(shù)。

自然語言處理

自然語言處理 (NLP) 使用算法和技術(shù)，使計算機能夠理解、說明、操作和使用人類語言進(jìn)行交談。它包括情感分析、語音識別、語音合成、語言翻譯和自然語言生成等技術(shù)。

語音

語音涉及識別音頻以及將音頻翻譯成文本或合成文本語音。它包括語音合成、自動語音識別 (ASR) 和文本轉(zhuǎn)語音 (TTS)。

NVIDIA 深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中心

我們的 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中心還推出了預(yù)訓(xùn)練 AI 模型及 NGC 相關(guān)課程，您可以復(fù)制鏈接查看課程詳情。

使用容器實現(xiàn)高性能計算

學(xué)習(xí)使用容器化環(huán)境開發(fā)高性能計算（HPC）應(yīng)用程序，降低編碼的復(fù)雜性和可移植性，從而提高開發(fā)效率。

原文標(biāo)題：DevZone | 預(yù)訓(xùn)練AI模型

文章出處：【微信公眾號：NVIDIA英偉達(dá)企業(yè)解決方案】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請注明出處。

審核編輯：湯梓紅