Google – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Tue, 20 Jun 2023 22:38:13 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 使用 NVIDIA TensorRT 在 Apache Beam 中簡化和加速機器學習預測 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/simplifying-and-accelerating-machine-learning-predictions-in-apache-beam-with-nvidia-tensorrt/ Fri, 16 Dec 2022 06:32:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=5884 Continued]]> 為大規模運行機器學習模型而加載和預處理數據通常需要將數據處理框架和推理機無縫拼接在一起。 在這篇文章中，我們將介紹 NVIDIA TensorRT 與 Apache Beam SDK 的集成，并展示如何將復雜的推理場景完全封裝在數據處理管道中。我們還演示了如何通過幾行代碼處理來自批處理和流傳輸源的 TB 數據，以實現高吞吐量和低延遲模型推斷。 要將 TensorRT 與 Apache Beam 一起使用，在此階段，您需要 converted TensorRT engine file from a trained model. 以下是如何將 TensorFlow 對象檢測 SSD MobileNet v2 320 × 320 模型轉換為 ONNX ，從 ONNX 構建 TensorRT 引擎，并在本地運行引擎。 要將 TensorFlow 對象檢測 SSD…

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]]> 5884 MONAI 通過醫療成像套件在谷歌云上推動醫療 AI http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/monai-drives-medical-ai-on-google-cloud-with-medical-imaging-suite/ Tue, 25 Oct 2022 05:31:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=5564 Continued]]> 醫學成像是世界各地醫療保健、篩查、診斷和治療工作流程的重要工具。計算機視覺領域的創新和突破正在通過新的 SDK 加速醫療保健領域的復興。 MONAI ，人工智能醫療開放網絡，在其開源套件中容納了許多這些 SDK ，旨在驅動醫療人工智能工作流。要了解有關 MONAI 的更多信息，請參見 Open-Source Healthcare AI Innovation Continues to Expand with MONAI v1.0 。 要在云中運行這些 SDK 并將其連接到醫療成像生態系統，需要可訪問、安全且戰略性地集成到存儲和網絡等基礎設施中的平臺。 最近宣布， Google Cloud Medical Imaging Suite 就是這樣一個平臺，它能夠開發用于成像的 AI ，以支持更快、更準確的圖像診斷，提高醫護人員的生產力，并改善患者獲得更好護理和結果的機會。

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]]> 5564 構建計算機視覺應用程序以識別人類活動 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/building-a-computer-vision-application-to-recognize-human-activities/ Tue, 21 Jun 2022 03:49:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4363 Continued]]> 請于 6 月 22 日加入我們的 在 Google Cloud Vertex AI 上使用 NVIDIA AI 構建計算機視覺應用程序 在線研討會，我們將逐步引導您使用這些資源構建自己的動作識別應用程序。 計算機視覺模型的進步提供了更深入的見解，使我們的生活更加富有成效，我們的社區更加安全，我們的地球更加清潔。 例如，目標檢測可以告訴我們患者是在走路還是坐在地板上，但如果患者暈倒了，它卻不能提醒我們，我們離目標檢測還有很長的一段路要走。新的計算機視覺模型通過處理時間信息和預測動作來克服這些類型的挑戰。 從頭開始構建這些模型需要人工智能專業知識、大量訓練數據和大量計算能力。幸運的是，轉移學習使您能夠使用這些資源的一小部分構建自定義模型。 在本文中，我們將介紹使用 NGC 目錄中的 NVIDIA AI 軟件構建和部署計算機視覺應用程序的每個步驟，

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]]> 4363 使用 RAPIDS 構建機器學習應用程序的分步指南 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/step-by-step-guide-to-building-a-machine-learning-application-with-rapids/ Tue, 17 May 2022 08:29:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=4184 Continued]]> 5 月 25 日，請加入我們的 構建和運行端到端機器學習工作流，速度快 5 倍 在線研討會，我們將逐步指導您如何使用這些資源，使用 NGC 目錄和 Vertex AI 中的軟件構建您的 ML 工作流。 Machine learning （ ML ）采用算法和統計模型，使計算機系統能夠在大量數據中發現模式。然后，他們可以使用識別這些模式的模型對新數據進行預測或描述。 如今， ML 幾乎應用于所有行業，包括零售、醫療、運輸和金融，以提高客戶滿意度、提高生產力和運營效率。然而，獲得環境訪問權，使您能夠嘗試新的工具和技術，充其量是棘手的，最壞的情況下是令人望而卻步的。 在本文中，我將使用 RAPIDS 完成構建端到端 ML 服務的每個步驟，從數據處理到模型訓練再到推理。使用 NGC 目錄的新一鍵部署功能，您可以訪問筆記本并嘗試 ML 管道，

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]]> 4184 使用 NGC 目錄中的新一鍵部署功能，在谷歌云上運行 Jupyter 筆記本電腦 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/run-jupyter-notebooks-on-google-cloud-with-new-one-click-deploy-feature-in-the-ngc-catalog/ Wed, 06 Apr 2022 06:39:00 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=3592 Continued]]> 由于NVIDIA 和谷歌云的合作，用你最喜歡的工具 Jupyter 筆記本開發人工智能變得更容易了。 NVIDIA NGC 目錄 提供 GPU 優化的框架、 SDK 、預訓練人工智能模型和示例 notebooks ，幫助您更快地構建人工智能解決方案。為了進一步加快您的開發工作流程，今天發布了一個簡化的部署，該軟件帶有 NGC catalog 的新一鍵部署功能。 只需進入 NGC catalog 中的軟件頁面，點擊“部署”即可開始。在引擎蓋下，這個功能：以最佳配置在谷歌云 頂點人工智能工作臺 上啟動 JupyterLab 實例；預加載軟件依賴項；一次下載 NGC 筆記本。您還可以在啟動實例之前更改配置。 您可以使用此功能將 TensorFlow 和 PyTorch 等框架從 NGC 目錄部署到 Google Cloud Vertex AI Workbench 。

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