當前越來越多的企業將AI應用到業務中,但過程中也受到專業技能缺乏、數據不足以及開發周期較長等問題的困擾。NVIDIA為解決這個問題,推出了新的TAO”道”框架來簡化AI 工作流,達到縮短時間、降低成本的效果。NVIDIA 五年來投入了數億個 GPU 計算小時來完善和調試了上千個預訓練模型(PTM,包括計算機視覺、對話式 AI 、乃至自然語言理解等等),這些高精度模型在NGC(英偉達GPU云)上有詳盡的介紹并且提供免費下載和使用。TAO提供了遷移學習工具箱Transfer Learning Toolkit(TLT),使得開發者可以在本地利用已有的數據集,簡化數據準備過程、加速模型訓練,從而更快速得到企業自己的模型。TAO也支持聯邦學習,保證不同地點的開發者安全地協作。TAO提供了TensorRT模塊,它根據模型運行的的目標系統,對模型進行參數的調整從而使其達到最小規模與最高精度的最優化平衡,同時采用Triton 推理服務器(Triton Inference Server),使得用戶都可以選擇最佳配置將任何架構和框架的模型來部署到目標CPU和GPU上。大道至簡,NVIDIA TAO簡化了AI工作流程,搭建了奔向企業AI的快車道。

直播亮點:

-NVIDIA TAO簡化了AI工作流程,搭建了奔向企業AI的快車道

-NVIDIA Pre-trained Models, Transfer Learning Toolkit 3.0, Deepstream 6.0, TensorRT 8.0 等

直播干貨:

本次Webnair將詳細介紹NVIDIA TAO的模塊和相關案例,包括NVIDIA GPU Cloud (NGC)上的預訓練模型(Pre-trained Model),遷移學習工具 Transfer Learning Toolkit, 新的推理優化和部署工具 TensorRT 8.0 和 Triton 等。

適宜人群:

注重人工智能算法與應用快速落地的開發者和管理者。


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