實例/語義分割 – NVIDIA 技術博客
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閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。Wed, 06 Nov 2024 09:29:23 +0000zh-CN
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1 196178272基于 NVIDIA NIM 的多模態視覺 AI 智能體構建解決方案
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/build-multimodal-visual-ai-agents-powered-by-nvidia-nim/
Thu, 31 Oct 2024 09:20:00 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11846Continued]]>視覺數據（從圖像到 PDF 再到流式視頻）呈指數級增長，這使得人工審查和分析幾乎不可能實現。組織正在努力將這些數據大規模轉換為切實可行的見解，從而導致錯失機會并增加風險。 為了應對這一挑戰，視覺語言模型（VLMs）正在成為強大的工具，將圖像和視頻的視覺感知與基于文本的推理相結合。與僅處理文本的 傳統大語言模型 （LLMs）不同，VLMs 使您能夠構建 視覺 AI 智能體 ，以便理解和處理復雜的多模態數據，并對其采取行動，從而實現實時決策和自動化。 想象一下，擁有一個智能 AI 智能體，它可以分析遠程攝像頭鏡頭以檢測野火的早期跡象，或者掃描業務文檔以提取隱藏在圖表、表格和圖像中的關鍵信息——這一切都可以自動完成。 借助 NVIDIA NIM 微服務 ，構建這些先進的視覺 AI 智能體比以往更容易、更高效。NIM 微服務提供靈活的自定義、簡化的 API 集成和流暢的部署，
]]>11846NVIDIA 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 +0000http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11078Continued]]>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，