NVIDIA近日發(fā)布全新預(yù)訓(xùn)練模型并宣布遷移學(xué)習(xí)工具包（TLT）3.0全面公開可用。遷移學(xué)習(xí)工具包在NVIDIA TAO平臺(tái)指導(dǎo)工作流程以創(chuàng)建AI的過程中起到核心作用。新版本包括各種高精度和高性能計(jì)算機(jī)視覺和對(duì)話式AI預(yù)訓(xùn)練模型，以及一套強(qiáng)大的生產(chǎn)級(jí)功能，可將AI開發(fā)能力提升10倍。

隨著企業(yè)競(jìng)相推出AI解決方案，企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力將有賴于是否能夠獲得最佳開發(fā)工具。對(duì)于許多嘗試使用開源AI產(chǎn)品創(chuàng)建模型進(jìn)行訓(xùn)練的工程和研究團(tuán)隊(duì)來說，在生產(chǎn)中部署自定義、高精度、高性能AI模型可能是一段十分艱難的開發(fā)歷程。NVIDIA提供高質(zhì)量的預(yù)訓(xùn)練模型和TLT以幫助降低大規(guī)模數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注成本，同時(shí)告別從頭開始訓(xùn)練AI/機(jī)器學(xué)習(xí)模型的負(fù)擔(dān)。初入計(jì)算機(jī)視覺和語音服務(wù)市場(chǎng)的企業(yè)現(xiàn)在也可以在不具備大規(guī)模AI開發(fā)團(tuán)隊(duì)的情況下部署生產(chǎn)級(jí)AI。

新版本亮點(diǎn)包括：

●   一個(gè)支持邊緣實(shí)時(shí)推理的姿態(tài)估計(jì)模型，其推理性能比OpenPose模型快9倍。

●   PeopleSemSegNet，一個(gè)用于人物檢測(cè)的語義分割網(wǎng)絡(luò)。

●   各種行業(yè)用例中的計(jì)算機(jī)視覺預(yù)訓(xùn)練模型，如車牌檢測(cè)和識(shí)別、心率監(jiān)測(cè)、情緒識(shí)別、面部特征點(diǎn)等。

●   CitriNet，一個(gè)使用各種專有特定域和開源數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的新語音識(shí)別模型。

●   一個(gè)用于問題回答的新Megatron Uncased模型以及許多其他支持語音文本轉(zhuǎn)換、命名實(shí)體識(shí)別、標(biāo)點(diǎn)符號(hào)和文本分類的預(yù)訓(xùn)練模型。

●   AWS、GCP和Azure上的訓(xùn)練支持

●   在用于視覺AI的NVIDIA Triton?和DeepStream SDK上以及用于對(duì)話式AI的Jarvis上的開箱即用部署。

與數(shù)據(jù)生成和標(biāo)簽工具集成，實(shí)現(xiàn)更快、更精確的AI

TLT 3.0現(xiàn)在還與數(shù)家領(lǐng)先合作伙伴的平臺(tái)集成，這些合作伙伴提供大量多樣化的高質(zhì)量標(biāo)簽數(shù)據(jù)，使端到端AI/機(jī)器學(xué)習(xí)工作流程變得更快。您現(xiàn)在可以使用這些合作伙伴的服務(wù)來生成和注釋數(shù)據(jù)、通過與TLT無縫集成進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化并使用DeepStream SDK或Jarvis部署模型以創(chuàng)建可靠的計(jì)算機(jī)視覺和對(duì)話式AI應(yīng)用。