NVIDIA TAO, Triton и Fleet Command помогут компаниям в выборе, дообучении, оптимизации и развёртывании моделей ИИ

 

«Путь к созданию предприятия, основанного на искусственном интеллекте, не должен быть долгим или трудным, если вы знаете, как использовать предварительно обученные модели и инструменты, такие как NVIDIA TAO и Fleet Command», — заявил Адель Эль-Халлак (Adel El-Hallak), директор по управлению продуктами NGC.

По его словам, теперь компаниям не придётся проектировать и обучать собственную нейронную сеть с нуля, так как можно будет выбрать одну из множества доступных в каталоге NGC. Предлагаемые NVIDIA модели, охватывают широкий спектр задач ИИ — от компьютерного зрения и разговорного ИИ до понимания естественного языка и многого другого.

Многие модели в каталоге предлагаются с расширенной информацией о наборе данных для обучения, о частоте использования и с прогнозом результатов использования. Это обеспечивает прозрачность и уверенность в том, что вы выбираете подходящую модель для своего варианта использования. Выбрав модель, клиент сможет её настроить в соответствии с конкретными потребностями с помощью NVIDIA TAO.

С помощью NVIDIA Transfer Learning Toolkit предобученную модель из каталога NGC можно будет дообучить на небольших наборах данных, которые есть у пользователей, чтобы индивидуально подстроить модели под нужды клиента. Кроме того, TAO предлагает и Federated learning (федеративное обучение), которое позволяет безопасно обучить модель на данных от различных пользователей внутри зашифрованных анклавов в GPU, не открывая их никому из участников процесса.

После точной настройки модели её необходимо оптимизировать для развёртывания — сделать более компактной без ущерба для качества и возможности эффективного функционирования на целевой платформе клиента, будь то массив графических процессоров в сервере или робот с приводом от Jetson в заводском цехе. С помощью NVIDIA Triton пользователи смогут выбрать оптимальную конфигурацию для развёртывания, независимо от архитектуры модели, используемой инфраструктуры, целевого процессора или графического ускорителя, на котором она будет работать.

После того, как модель оптимизирована и готова к развёртыванию, пользователи могут легко интегрировать её с любой инфраструктурой, которая соответствует их сценарию использования или отрасли. На завершающем этапе с выбранной платформой пользователи смогут запустить NVIDIA Fleet Command для развёртывания и управления приложением ИИ на различных устройствах с графическим процессором.

Fleet Command объединяет сертифицированные NVIDIA серверы, развёрнутые на границе сети, с облаком, используя протоколы сквозной безопасности для защиты данных приложений и интеллектуальной собственности. Данные передаются между периферией и облаком в полностью зашифрованном виде. А перед развёртыванием приложения сканируются на наличие вредоносных программ и уязвимостей.

Fleet Command и элементы TAO уже используются на складах, в розничной торговле, в больницах и в производственных цехах. В числе их пользователей такие компании, как Accenture, BMW и Siemens Industrial. Основные компоненты TAO, включая инструментарий Transfer Learning Toolkit и федеративное обучение, на данный момент уже доступны клиентам.

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER. | Можете написать лучше? Мы всегда рады новым авторам.

Источник:

Постоянный URL: https://servernews.ru/1037137

Комментарии

Система Orphus