Monika Jhuria – 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。 Wed, 09 Apr 2025 05:56:41 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 NVIDIA TAO 5.5 帶來新基礎模型和增強訓練功能 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/new-foundational-models-and-training-capabilities-with-nvidia-tao-5-5/ Wed, 28 Aug 2024 06:23:45 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11078 Continued]]> NVIDIA TAO 是一個旨在簡化和加速 AI 模型開發和部署的框架。它使您能夠使用預訓練模型,使用自己的數據微調模型,并針對特定用例優化模型,而無需深入的 AI 專業知識。 TAO 與 NVIDIA 硬件和軟件生態系統無縫集成,提供用于高效 AI 模型訓練、部署和推理的工具,并加速 AI 驅動應用程序的上市時間。 圖 1 顯示 TAO 支持 PyTorch、TensorFlow 和 ONNX 等框架。訓練可以在多個平臺上完成,而生成的模型可以部署在 GPU、CPU、MCU 和 DLA 等各種推理平臺上。 NVIDIA 剛剛發布了 TAO 5.5,引入了先進的基礎模型和突破性功能,可增強任何 AI 模型開發。新的功能包括以下內容: 在本文中,我們將更詳細地討論 TAO 5.5 的新功能。 NVIDIA TAO 集成了開源、基礎和專有模型,

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NVIDIA Metropolis Microservices 和 NVIDIA Isaac Sim 的實時視覺 AI 從數字孿生到云原生部署 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/real-time-vision-ai-from-digital-twins-to-cloud-native-deployment-with-nvidia-metropolis-microservices-and-nvidia-isaac-sim/ Mon, 24 Jun 2024 05:35:32 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10434 Continued]]> 隨著視覺人工智能復雜性的增加,精簡的部署解決方案對優化空間和流程至關重要。NVIDIA 通過 NVIDIA Metropolis AI 工作流和微服務 加速開發,將想法在數周而非數月內轉化為現實。 在這篇文章中,我們將探討Metropolis 微服務的功能: 視頻 1。從數字孿生到多攝像機跟蹤的端到端工作流程 使用人工智能管理和自動化基礎設施具有挑戰性,尤其是對于超市、倉庫、機場、港口和城市等大型復雜空間。這不僅僅是為了擴大攝像頭的數量,而是構建視覺人工智能應用程序,可以智能地監控、提取見解,并在數萬或數十萬平方英尺空間內數百或數千臺攝像頭中突出顯示異常情況。 微服務架構通過將復雜的多攝像頭 AI 應用程序分解為更小、獨立的單元,并通過定義良好的 API 進行交互,從而實現其可擴展性、靈活性和彈性,

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利用多攝像頭追蹤工作流程優化大型空間的流程 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/optimize-processes-for-large-spaces-with-the-multi-camera-tracking-workflow/ Sun, 02 Jun 2024 08:25:30 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=10235 Continued]]> 倉庫、工廠、體育場和機場等大片區域通常由數百個攝像頭進行監控,以提高安全性并優化運營。通過這些攝像頭準確跟蹤物體和測量活動稱為多攝像頭跟蹤,可讓您有效地監控和管理空間。 例如,零售商店可以使用多攝像頭跟蹤來了解客戶如何在通道中導航,并改善商店布局,以獲得更好的購物體驗。倉庫可以監控設備、材料和人員的移動,以提高安全性、提高交付速度并降低成本。機場可以跟蹤人員流動,以增強安全性和出行體驗。 然而,實施多攝像頭追蹤系統可能具有挑戰性。 首先,從不同的角度和視圖在多個攝像頭源中匹配受試者需要先進的算法和 AI 模型,準確訓練可能需要數月時間。特別是,真值訓練數據集很少,因為標記需要一個人或多達一個小組審查來自多個攝像頭的所有流,以實現一致的識別和跟蹤,從而延遲 AI 模型訓練。 其次,實時多攝像頭跟蹤需要構建用于實時數據流、多流融合、行為分析和異常檢測的專用模塊,

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