Haber NVIDIA TAO Toolkit ile Daha Hızlı Yapay Zeka Uygulaması Geliştirin

[blog]

NVIDIA TAO Toolkit ‘in son çıkan 4.0 sürümü, yeni AutoML özelliği, üçüncü parti MLOPs servisleriyle entegrasyon ve ön eğitimli (pretrained) görsel yapay zeka modelleri(vision AI) ile geliştiricilerin üretkenliğini ve hızını artırıyor.

TAO Toolkit Enterprise versiyonunda artık ön eğitimli modeller için tam kaynak koduna ve model ağırlıklarına erişim sağlanabiliyor.

TAO Toolkit, görsel ve diyolog tabanlı yapay zeka uygulamaları için hızlı model eğitimi sağlıyor. TAO, karmaşık AI modellerini ve derin öğrenme kütüphanelerini basitleştirerek, AI uzmanlığı olmayan geliştiricilerin bile AI modelleri oluşturmasına imkan sağlıyor. NVIDIA ön eğitimli modelleri aktarımlı öğrenme (transfer learning) için kullanılabilir ve bu modeller yeni verilerle tekrar eğitilebilir. Bu sayede yapay zeka uzmanlığı veya büyük veri setleri olmadan model çıkarımı optimize edilebilir.

Geliştiriciler, TAO ile kendi uygulamalarında kullanabilecekleri yapay zeka modellerini optimize bir şekilde geliştirebilir. Bu yeni özellik, geliştiricilerin büyük veri setleri olmadan nesne algılama modelleri geliştirmesini kolaylaştırır. Şehrin trafik akışını yönetmek, montaj hattındaki kusurları tespit etmek veya diller arasında tercüme yapmak, TAO’nun öne çıkan kullanım senaryolarına örnek olabilir.

Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.

Öne Çıkanlar​

• Ön eğitimli modeller için TAO kaynak koduna ve model ağırlıklarına erişebilirsiniz.
• Yüzlerce parametreye manuel olarak ince ayar yapma zahmetine girmeden modellerinizi AutoML ile eğitebilirsiniz.
• Önde gelen bulut sağlayıcılarında, Amazon EKS veya Azure AKS gibi Kubernetes servisleri üzerinde sanal makinelerde çalıştırabilirsiniz.
• Google Colab, Google Vertex AI ve Microsoft Azure Machine Learning gibi bulut makine öğrenimi servislerinde yönetimi ve ölçeklendirmeyi basitleştirebilirsiniz.
• REST API kullanarak hızlı bir şekilde kendi yapay zeka servisinizi oluşturabilir veya mevcut bir servise entegre edebilirsiniz.
• Transformer tabanlı ön eğitimli modelleri (CitySemSegformer, Peoplenet Transformer) ve perakendeye özel ön eğitimli modelleri (RetailObjectDetection, RetailObjectRecognition ve ReIdentificationNet) hızlıca kullanabilirsiniz.

Mutlaka İncelemeniz Gereken Kaynaklar​

• Eğitim videoları ve hızlı başlangıç kılavuzları için “
  Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
  ” sayfasını ziyaret edin.
• NGC’den
  Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
  indirin.
• [Yeni] “
  Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
  .” yazısını okuyun.
• [Yeni]”
  Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
  ” bölümünü okuyun.
• [Yeni] NVIDIA TAO Toolkit ve Google Colab’da önceden eğitilmiş modeller ile denemeler yapmak için bu
  Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
  izleyin.
• [Yeni]
  Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
  isimli yazımızı okuyun.

TAO Toolkit Kullanım Örnekleri​

• Yeni nesil bilişim teknolojileri ve iş hizmetleri sağlayıcısı Trifork, havaalanlarında
  Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.
  gelişimini hızlandırmak için TAO Toolkit’i kullanıyor.
• Kara verme süreçlerinde veri odaklı çözümler geliştiren Fingermark, işçi güvenliğini artırmak için yapay zeka çözümleri geliştirirken TAO Toolkit’i kullanıyor.

Yazının kaynağına

Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.

ulaşabilirsiniz.

Bu bağlantıyı görüntüleyebilmek için kayıt olmalı zaten üyeyseniz üye girişi yapmalısınız.