怎样使用NVIDIA TAO为数万亿台设备开发和优化视觉AI模型呢？

 

全球开发者正在使用 NVIDIA TAO 工具套件构建 AI 视觉感知和计算机视觉应用。如今，得益于显著的平台增强和生态对其的大力采用，这一过程比以往任何时候都更快、更容易。

NVIDIA TAO 工具套件支持 10 多种计算机视觉和视觉 AI 模式，包括图像分类、目标检测、三种类型分割、光学字符识别（OCR）、动作识别、关键点估计、人体姿态估计、嵌入模型、孪生网络等。

TAO 工具套件现在支持 NVIDIA NGC 上的 40 多个预训练模型，上手应用要比以往更快。同时，TAO 的使用方式随着各行业的模型调整工作流而持续扩展。如要了解更多信息，请参见利用 NVIDIA TAO 和视觉 AI 模型实现工业缺陷检测的变革和自定义 AI 模型：使用 NVIDIA TAO 训练字符检测和识别模型。

大规模采用

TAO 的下载量已超过 10 万次，TAO 预训练模型的下载量已接近 100 万次。现在 TAO 已经开源，解决方案提供商能够以更加定制化的方式，将 TAO 集成到他们的服务中，并更加细致地探索平台的内部运作：https://github.com/nvidia?q=tao&type=all&language=&sort=

领先的 MLOps 和云服务正在使用 TAO 来改进其服务。与 MLOps 平台（如 Weights & Biases 和 ClearML 等）的集成有助于简化机器学习（ML）工作流，为模型训练提供更好的实验跟踪。TAO 还能与各种云 ML 和 Kubernetes 服务协同工作，如 Azure ML、GCP Vertex AI、Azure AKS、AWS EKS 和 GCP GKE 等。

大型企业也正在将 TAO 整合到自己的行业 AI 开发工作流中，这些企业包括消费供应链领域的百事可乐、制造业领域的和硕、西门子等公司，以及能源领域的埃克森美孚。世界各地的大型城市和机场也在使用 TAO。

专为 AI 工作流打造

大型和小型企业都在使用 TAO 建立自己的视觉 AI 工厂和开发工作流，越来越需要 TAO 现有的以下三种功能：

TAO 可以处理最新的 AI 模型和算法，包括基础模型调优、生成式 AI 和视觉转换器等。

TAO 可以无缝连接 NVIDIA Omniverse Replicator 和 Stable Diffusion 等仿真方法生成的合成数据集。 

TAO 通过 NVIDIA AI Enterprise 提供开发工作流中必不可少的企业级支持。

在数万亿台设备上部署先进的 AI

借助 TAO，NVIDIA 通过 ONNX 和 TFLite 模型导出，以及来自全球领先供应商和边缘 AI 软件平台的强大生态系统，提供了在远端数万亿台设备上部署最新 AI 模型的灵活性。

ARM 正在使用 TAO 来优化 Ethos NPU 设备上的 AI 运行时。意法半导体首次在 STM32 微控制器上使用 TAO 来运行复杂的视觉 AI。Edge Impulse 和 Nota 等合作伙伴正在将 TAO 集成到其边缘 AI 平台中，为客户带来边缘优化的解决方案。

审核编辑：刘清