NVIDIA 發布了 TAO 工具套件 4.0。該工具套件通過全新的 AutoML 功能、與第三方 MLOPs 服務的集成以及新的預訓練視覺 AI 模型提高開發者的生產力。該工具套件的企業版現在可以訪問預訓練模型的完整源代碼和模型權重。

該工具套件能夠高效訓練視覺和對話式 AI 模型。由于簡化了復雜的 AI 模型和深度學習框架，即便是不具備 AI 專業知識的開發者也可以使用該工具套件來構建 AI 模型。通過遷移學習，開發者可以使用自己的數據對 NVIDIA 預訓練模型進行微調，無需 AI 方面的專業知識或大型訓練數據集就可以優化模型推理的吞吐量。

開發者可以使用 TAO 創建針對特定環境和場景進行優化的自定義生產級模型。新增加的一項重要功能可以幫助開發者在沒有大量數據的情況下構建物體檢測模型。用例包括檢測裝配線缺陷、將特定短語翻譯成多種語言、管理城市交通等。

開發者可以在這里下載 TAO 工具套件 4.0：

https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/tao/resources/tao-getting-started

版本亮點

• 訪問預訓練模型的 TAO 源代碼和模型權重。

• 使用 AutoML 訓練高質量的模型，避免了手動微調數百個參數的麻煩。

• 在頂尖云提供商的虛擬機以及 Amazon EKS 或 Azure AKS 等 Kubernetes 服務上進行部署。

• 簡化基礎設施的管理以及 Google Colab、Google Vertex AI、Microsoft Azure 機器學習等云端機器學習服務的擴展。

• 新的云集成功能以及 W&B、ClearML 等第三方 MLOps 服務為開發者和企業提供經過優化的 AI 工作流程。

• 與 REST API 集成。可快速構建一項新的 AI 服務或通過 REST API 集成到現有的服務中。

• 使用基于轉換器的新預訓練模型（CitySemSegformer、Peoplenet Transformer）和專門用于零售業的預訓練模型（RetailObjectDetection、RetailObjectRecognition 和 ReIdentificationNet）。

入門資源

• 訪問 TAO 工具套件入門頁面，查看教學視頻和快速入門指南：https://developer.nvidia.com/tao-toolkit-get-started

• 在 NGC 下載 TAO 工具套件和預訓練模型：https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/teams/tao/resources/tao-getting-started

新教程

• 閱讀使用 NVIDIA TAO 的全新 AutoML 功能，像 AI 專業人士一樣訓練：https://developer.nvidia.com/blog/training-like-an-ai-pro-using-tao-automl/

• 閱讀使用 NVIDIA TAO 工具套件和 Azure 機器學習創建自定義 AI 模型，了解如何使用 NVIDIA TAO 工具套件和 Azure 機器學習訓練和部署自定義 AI 模型：https://developer.nvidia.com/blog/creating-custom-ai-models-using-nvidia-tao-toolkit-with-azure-machine-learning/

• 觀看視頻，在 Google Colab 上嘗試 NVIDIA TAO 工具套件和預訓練模型：https://www.nvidia.cn/on-demand/session/tao2022-toolkit/

使用 TAO 工具套件的解決方案

• 新一代 IT 和商業服務商 Trifork 使用 TAO 工具套件加速開發機場 AI 行李追蹤解決方案。

• Fingermark 是一家開發數據驅動型決策解決方案的公司。該公司使用 TAO 工具套件開發提高工作人員安全性的工業視覺 AI 解決方案。