NVIDIA最新版本TAO工具套件的亮点一览

利用新的预训练模型以及 ONNX 模型权重导入、RESTAPI 和 TensorBoard 可视化等功能大幅提升生产力和模型训练速度。

NVIDIA 于今日发布了最新版本的TAO 工具套件。这是 NVIDIA 训练、适应和优化（TAO）框架的低代码版本，它能够简化并加速语音和视觉 AI 应用的 AI 模型创建。

TAO 使开发者能够轻松运用迁移学习创建自定义生产级模型，这些模型专门针对缺陷检测、语言翻译、交通管理等各种行业专属用例进行了优化。使用 TAO 开发模型的用户能够用更少的数据优化模型，进而缩短部署时间。

最新发布的 TAO 工具套件包括全新和更新的视觉及语音预训练模型。ONNX 模型权重导入、REST API 和 TensorBoard 集成等新功能，能够快速追踪模型创建流程，提高开发者的生产力。

版本亮点

使用自己的模型权重：通过导入ONNX图像分类和分割模型的预训练权重来加快模型的自定义。您也可以使用您自己的数据自定义和优化模型。

使用 REST API 将 TAO 工具套件作为服务部署：使用 REST API 将 TAO 工具套件作为服务部属到 Kubernetes 上的现代云原生基础设施中，从而构建新的 AI 服务或集成到现有服务中。

使用 TensorBoard 实现可视化：通过训练和验证损失、模型权重、TensorBoard 中的预测图像等可视化标量了解您的模型训练性能。改变超参数，比较实验结果并作出最适合您需求的选择。

预训练模型：预训练模型加快自定义流程，让您能够通过迁移学习以更少的数据进行微调。

最新版本中新增的一些预训练模型可以：

将从激光雷达传感器采集的数据用于机器人和汽车应用。

根据人的姿势对人的动作进行分类。

估计人、动物和物体上的关键点。

只需30分钟的记录数据就可以创建自定义声音。

开始使用

在TAO 工具套件入门页面观看教学视频和快速入门指南。

从 NGC 下载计算机视觉或对话式 AI模型。

观看新功能的演示视频，包括 Rest API、TensorBoard 和预训练模型。

与 TAO 工具套件相关的其他资源和用例

使用 NVIDIA Isaac Sim 和 NVIDIA TAO开发和部署AI 机器人。

使用 TAO 工具套件检测动物健康和表型

RocketBoots提高自动化员工队伍管理的推理性能

改变零售行为识别用例的开发工作

原文标题：使用最新版本的 TAO 工具套件简化 AI 模型开发

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审核编辑：汤梓红