Nvidia TAO Toolkit güncellemesi, derin öğrenme modeli geliştirmeyi basitleştirmeyi amaçlıyor

Nvidia Corp. TAO Toolkit platformuna yaptığı bir güncelleme ile yapay zeka uygulamaları geliştiricilerinin hayatını kolaylaştırmayı hedefliyor.

TAO Araç Seti kurumsal uygulamalar için yapay zeka modeli oluşturmayı basitleştirmek ve hızlandırmak üzere tasarlanmış Nvidia’nın Eğit, Uyarla ve Optimize Et çerçevesinin düşük kodlu bir sürümüdür.

Şirketin açıkladığı gibi, TAO Toolkit, uygulama geliştiricileri için hayatı önemli ölçüde kolaylaştırıyor. Genel olarak, derin öğrenme modellerinin oluşturulması, büyük veri kümelerinin, alan uzmanlığının ve sayısız saatin kullanılmasını gerektiren son derece karmaşık ve zaman alıcı bir süreçtir. Birçok şirket için bu maliyet engelleyici olabilir.

Nvidia, TensorFlow ve PyTorch çerçeveleri üzerine kurulu TAO Toolkit’in karmaşıklığın çoğunu soyutlayarak derin öğrenme modeli eğitimini hızlandırdığını söyledi. Geliştiriciler, hata algılama, dil çevirisi, özel ses oluşturma ve trafik yönetimi dahil olmak üzere sektöre özgü çeşitli kullanım durumları için optimize edilmiş özelleştirilmiş derin öğrenme modelleri oluşturmak için aktarım öğreniminden yararlanabilir. TAO Toolkit’i kullanarak, normalde alacağından çok daha az eğitim verisi, insan etki alanı uzmanlığı ve zamana sahip yapay zeka modelleri geliştirmek mümkündür.

TAO Araç Takımı, özellikle geliştiricilerin uygulamalar oluşturmak için kullanabilecekleri düzinelerce önceden eğitilmiş modelle birlikte gelir. En ilginçlerinden biri, Bovine Expert Tracking and Surveillance veya BETSY adlı bir uygulama oluşturmak için kullanılan OneCup AI’dır. Adından da anlaşılacağı gibi, bu, Vision AI kullanarak çiftlik hayvanlarının sağlık, büyüme, beslenme, aktivite ve fenotiplerini takip edebilen, sığırlarla ilgili bir uygulamadır. Nvidia, BETSY’nin sığır çiftçileri için fazladan bir çift göz gibi olduğunu ve sürülerinde herhangi bir hastalık veya kötü beslenme belirtisini tespit etmelerine yardımcı olduğunu söyledi.

Diğer önceden eğitilmiş modeller, geliştiricilerin robotik ve otomotiv uygulamaları için lidar sensörlerinden toplanan verileri uygulamasına ve kamu güvenliği, perakende ve işyeri güvenliği gibi alanlarda uygulamaları olan insan eylemlerini pozlarına göre sınıflandırmasına olanak tanır. TAO Araç Seti ayrıca, yalnızca 30 dakikalık kayıtlı verilerle özelleştirilmiş AI sesleri oluşturmak için kullanılabilecek çeşitli konuşma AI modelleri ile birlikte gelir. Bu sesler, akıllı cihazlara, oyun karakterlerine, hızlı servis restoran uygulamalarına ve daha fazlasına güç sağlamak için kullanılabilir.

Constellation Research Inc.’den Holger Mueller’e göre, bugünün duyurusunun kanıtladığı gibi, AI’da liderlik için savaş, teknoloji yığınının her seviyesinde gerçekleşiyor.

Mueller, “Geliştiricilerin başarılı AI kullanım durumları oluşturmalarına yardımcı olduğu için yazılım tarafında önemli bir basitleştirici olan TAO Toolkit’in en son sürümüyle sınırları zorlama sırası Nvidia’da” dedi. “Bu sürümün düşük kodlu yapısını ve ayrıca önde gelen yapay zeka platformlarından ikisi olan TensorFlow ve PyTorch’un temelini görmek güzel. Önceden eğitilmiş modeller özellikle kullanışlıdır ve geliştiricilerin işletmeler için gerçek değer sağlayan yapay zekayı kolayca oluşturmasına olanak tanır.”

TAO Toolkit yalnızca önceden eğitilmiş modeller için değildir, çünkü geliştiriciler bunu kendi modellerini oluşturmak için de kullanabilir. Bu durumda, ONNX’ten alınan, önceden eğitilmiş ağırlıklarla TAO olmayan modellerde ince ayar yapmayı ve optimize etmeyi mümkün kılan “kendi model ağırlıklarınızı getirin” gibi yeni özelliklerden yararlanacaklar.

Mueller, “Kendi model ağırlıklarınızı getirebilmeniz çok önemli” dedi. “Bu, AI modellerinin gerekli yerelleştirilmesini sağlar.”

Geliştiriciler, TensorBoard ile entegrasyon sayesinde modellerini de daha iyi görselleştirebilecekler. Bu sayede, eğitim ve doğrulama kaybı, model ağırlıkları ve tahmin edilen görüntüler gibi skalerleri görselleştirerek eğitim modellerinin performansını daha iyi anlamak mümkündür. Geliştiriciler, çeşitli parametreleri değiştirerek modelleri denemek için TensorBoard’u da kullanabilir.

Son olarak Nvidia, TAO Toolkit’in artık REST uygulama programlama arayüzleriyle hizmet olarak dağıtılabileceğini söyledi. Bu, geliştiricilerin yeni AI hizmetleri oluşturabileceği veya TAO’yu REST API’leri ile mevcut olanlara entegre edebileceği ve Kubernetes’te çerçeveyi yönetip düzenleyebileceği anlamına gelir.

Nvidia, TAO Toolkit’in yeni sürümünün Nvidia AI Enterprise platformunda yapılacak bir sonraki üç aylık güncellemeyle birlikte sunulacağını söyledi.

Resim: Nvidia