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安装和使用NVIDIA TAO工具包总是容易出错的地方，太多人中招
迁移学习
uml
通过为给定的用例构建自定义 AI 解决方案将 AI 从研究转移到生产是一项艰巨的任务。因为收集和注释训练需要大量数据，而实现最先进的深度学习模型需要大量的领域经验，其中数据科学家需要运行许多迭代和实验以达到代表性模型。这是非常耗时的。最后，训练后的模型必须针对高吞吐量和低延迟推理进行优化。 为了快速跟踪 AI 从概念到生产，最实用和可扩展的方法是，使用自定义数据微调现有的预训练 AI 模型。这有助于解决许多行业用例的激增和多样性问题，并支持快速原型设计和定制以满足任何环境的要求。 NVIDIA TAO To
GPUS Lady
2022-06-24
1K
0
NVIDIA 发布最新版本的TAO工具包，进一步简化和加速AI模型创建
api
迁移学习
uml
今天，NVIDIA 宣布正式发布最新版本的TAO 工具包。作为 NVIDIA 训练、适应和优化 (TAO) 框架的低代码版本，该工具包可简化和加速语音和视觉 AI 应用程序的 AI 模型的创建。 借助 TAO，开发人员可以利用迁移学习的力量来创建针对许多用例进行定制和优化的生产就绪模型。其中包括检测缺陷、翻译语言或管理流量，而无需大量数据。 此版本通过新的预训练视觉和语音模型提高了开发人员的工作效率。它还包括关键的新功能，例如 ONNX 模型权重导入、REST API 和 TensorBoard 集成。
GPUS Lady
2022-06-09
679
0
AI开发人员选择NVIDIA TAO工具的5大理由
https
迁移学习
uml
网络安全
神经网络
NVIDIA TAO（训练、适应和优化）是一个可以简化和加速企业 AI 应用和服务创建的 AI 模型自适应平台。通过基于用户界面的指导性工作流程，让用户可以使用自定义数据对预训练模型进行微调，无需掌握大量训练运行和深度 AI 专业知识，在数小时内（原本需要数月）产生高度精确的计算机视觉、语音和语言理解模型。
GPUS Lady
2021-10-13
1K
0
AI开发人员选择NVIDIA TAO工具的5大理由
迁移学习
uml
神经网络
深度学习
人工智能
NVIDIA TAO（训练、适应和优化）是一个可以简化和加速企业 AI 应用和服务创建的 AI 模型自适应平台。通过基于用户界面的指导性工作流程，让用户可以使用自定义数据对预训练模型进行微调，无需掌握大量训练运行和深度 AI 专业知识，在数小时内（原本需要数月）产生高度精确的计算机视觉、语音和语言理解模型。
GPUS Lady
2021-09-29
1.2K
0
NVIDIA的预训练模型，99%的Jetson开发者都应该知道
https
网络安全
汽车
迁移学习
NVIDIA推出的NVIDIA Transfer Learning工具包（TLT）主打“无需AI框架方面的专业知识，即可为智能视频分析和计算机视觉创建准确而高效的AI模型。像零编码的专业人士一样发展。”
GPUS Lady
2020-09-08
2K
0
乘风破浪的Jetson NANO：疫情之下，AI线上教学的探索之路
深度学习
神经网络
人工智能
迁移学习
3月初，NVIDIA线上联系我们，询问利用Jetson NANO搭建云平台的可能，希望通过线上的方式让老师学生能够远程使用Jetson NANO进行体验和学习。
GPUS Lady
2020-07-01
1.2K
0
NVIDIA Deepstream笔记（五）：迁移学习
迁移学习
深度学习
ide
容器
深度学习是全球视频分析应用增长的动力，开发者们越来越多的在基于计算机视觉应用中使用深度学习了。在Github或者其他地方已经开始浮现公开的代码库和（网络）模型库(Model Zoos)。开发者当在应用中使用深度学习的时候，经常面临两个选择：他们可以使用第三方已经训练好的模型，或者他们可以自己从头训练一个新模型。 现在选用模型库中的预先训练好的模型，变得流行起来，但经常这些模型存在一些问题：
GPUS Lady
2019-07-04
1.7K
0
利用NVIDIA迁徙学习工具包加速智能视频分析
迁移学习
NVIDIA Transfer Learning Toolkit特别允许开发人员使用深度学习技术来研究智能视频分析(IVA)系统的更快实现，并以最快和最有效的方式将其应用程序从原型带到生产环境。
GPUS Lady
2018-12-25
918
0
NVIDIA 发布迁移学习工具包
迁移学习
NVIDIA 迁移学习工具包对于深度学习应用开发人员和数据科学家来说是理想的工具，这些开发人员和数据科学家正在为智能视频分析（IVA）和医学成像等行业垂直领域找寻更快、更高效的深度学习训练工作流程。
GPUS Lady
2018-12-25
957
0
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