TAO Toolkit – NVIDIA 技術ブログ http://www.open-lab.net/ja-jp/blog Fri, 06 Oct 2023 00:03:00 +0000 ja hourly 1 TAO Toolkit 5.0 に追加された Data Service を活用 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/take-advantage-of-the-data-service-added-to-tao-toolkit-5-0/ Mon, 02 Oct 2023 02:24:44 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=2034 Reading Time: 8 minutes 2023 年 7 月末に TAO Toolkit 5.0 がリリースされました。TAO Toolkit 5.0 ではいくつかの機能が追加されていますが、本記事ではデータの前処理、アノテーション、分析に役立つ TAO Da … Continued]]> Reading Time: 8 minutes 2023 年 7 月末に TAO Toolkit 5.0 がリリースされました。TAO Toolkit 5.0 ではいくつかの機能が追加されていますが、本記事ではデータの前処理、アノテーション、分析に役立つ TAO Data Service について記述します。Notebook に記載された一部のコマンドについて説明します。 TAO Data Service には 4 つの主要パイプラインがあります。 本記事の説明內容: TAO Data Service はこちらの Notebook で確認できます。TAO は TAO CLI を通して Docker を pull し、Docker 內で學習、推論などを実行します。 `~/.tao_mounts.

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新機能を備えた NVIDIA AI Enterprise 2.1 の一般提供を開始 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/whats-new-in-nvidia-ai-enterprise-2-1/ Mon, 25 Jul 2022 02:42:00 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=655 Reading Time: < 1 minute NVIDIA は NVIDIA AI Enterprise 2.1 の一般提供を開始したことを発表しました。このエンドツーエンドの AI およびデータ分析用ソフトウェア スイートの最新バージョンでは、企業がベアメタル、仮 … Continued]]> Reading Time: < 1 minute NVIDIA は NVIDIA AI Enterprise 2.1 の一般提供を開始したことを発表しました。このエンドツーエンドの AI およびデータ分析用ソフトウェア スイートの最新バージョンでは、企業がベアメタル、仮想、コンテナー、クラウドといった幅広い環境で AI アプリケーションをデプロイして拡張できるように最適化と認証が行われ、サポートされています。 NVIDIA AI Enterprise 2.1 のリリースでは、最新の NVIDIA RAPIDS による高度なデータ サイエンスや、最新の NVIDIA TAO Toolkit によるロー コードの AI モデル開発を実現します。また、パブリック クラウド上での Red Hat OpenShift の利用、

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TAO Toolkit 3.22.05 アップデート: モデルの重み持ち込み + TensorBoard の可視化 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/tao-toolkit-byom-tensorboard/ Tue, 28 Jun 2022 01:40:45 +0000 http://www.open-lab.net/ja-jp/blog/?p=495 Reading Time: 2 minutes NVIDIA TAO Toolkit (以下: TAO) は Deep Learning モデルの學習を容易にし、枝刈り、量子化によって高速なモデルを提供可能にする機能をもっているソフトウェアです。 この記事は 2022 … Continued]]> Reading Time: 2 minutes NVIDIA TAO Toolkit (以下: TAO) は Deep Learning モデルの學習を容易にし、枝刈り、量子化によって高速なモデルを提供可能にする機能をもっているソフトウェアです。 この記事は 2022 年 6 月のアップデートで導入されたモデルの重み持ち込みと TensorBoard による可視化について記述します。 モデルの重みの持ち込みを TAO 上では BYOM と記述します。Bring your own model の略稱になります。 この機能によって他のフレームワークで學習された重みを TAO に持ち込むことができます。 TAO は NGC カタログに公開されている學習済みモデルを使用することができます。しかし公開されているモデルは人、車、

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