개발자는 TAO를 통해 전송 학습을 쉽게 활용해 오류 감지, 언어 번역 그리고 트래픽 관리를 포함한 광범위한 산업별 사용 사례에 최적화된 맞춤형 생산 준비 모델을 만들 수 있다. TAO 툴킷을 이용하면 사용자는 훨씬 적은 데이터로 모델을 최적화할 수 있으므로 구축 시간이 단축된다.
TAO 툴킷의 출시에는 업데이트된 비전과 음성 사전 교육 모델이 포함돼 있다. ONNX 모델 가중치 가져오기, REST API 그리고 텐서보드(TensorBoard) 통합과 같은 새로운 기능은 개발자의 생산성을 높이고 모델 생성 프로세스를 빠르게 추적하도록 설계됐다.
이미지 분류 및 분할을 위해 ONNX 모델에서 사전 훈련된 가중치를 가져와 모델 사용자 지정 속도를 높인다. 사용자 고유의 데이터로 모델을 정의하고 최적화할 수도 있다.
REST API를 사용해 쿠버네티스의 최신 클라우드 네이티브 인프라에 서비스형 TAO 툴킷을 구축해 새로운 AI 서비스를 구축하거나 기존 서비스에 통합할 수 있다.
텐서보드에서 교육과 검증 손실, 모델 가중치, 예측 이미지와 같은 스칼라를 시각화해 모델 교육 성능을 이해한다. 하이퍼 모수를 변경하여 실험 간의 결과를 비교하고 필요에 가장 적합한 것을 선택한다.
사전 훈련된 모델은 더 적은 데이터로 전송 학습의 힘을 통해 미세 조정할 수 있도록 사용자 지정 프로세스를 가속화한다.
최신 버전의 일부 사전 교육 모델은 LIDAR 센서에서 수집한 데이터를 로봇 및 자동차 애플리케이션에 적용하며, 인간의 자세를 기준으로 인간의 행동을 분류하는 기능을 포함한다. 또한 사람, 동물 및 물체에 대한 핵심 사항을 추정하고, 30분 분량의 녹화된 데이터로 맞춤형 음성을 만들 수 있다.
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