AI 모델 개발 위한 최신 NVIDIA TAO Toolkit 공개

by NVIDIA Korea

NVIDIA가 TAO Toolkit의 최신 버전을 출시했습니다. 음성과 비전 AI 애플리케이션용 AI 모델 생성을 단순화하고 가속화하는 NVIDIA TAO(Train, Adapt and Optimize) 프레임워크의 로 코드(low-code) 버전입니다.

개발자는 TAO를 통해 전이 학습을 쉽게 활용해 오류 감지, 언어 번역 그리고 트래픽 관리를 포함한 광범위한 산업별 사용 사례에 최적화된 맞춤형 생산 준비 모델을 만들 수 있습니다. TAO를 이용한 모델 개발을 통해 사용자는 훨씬 적은 데이터로 모델을 최적화할 수 있으므로 구축 시간이 단축되죠.

TAO Toolkit의 출시에는 업데이트된 비전과 사전 훈련 음성 모델이 포함돼 있는데요. ONNX 모델 가중치 가져오기, REST API, TensorBoard 통합과 같은 새로운 기능은 개발자의 생산성을 높이고 모델 생성 프로세스를 빠르게 추적하도록 설계됐습니다.

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 한 눈에 보기

자체 모델 가중치 가져오기: 이미지 분류와 분할을 위해 ONNX 모델에서 사전 훈련된 가중치를 가져와 모델 사용자 지정 속도를 높입니다. 사용자 고유의 데이터로 모델을 사용자 정의하고 최적화할 수도 있습니다.

 REST API를 사용하여 TAO Toolkit as-a-Service 구축: REST API를 사용하여 쿠버네티스의 최신 클라우드 네이티브 인프라에 서비스형 TAO Toolkit을 구축하여 새로운 AI 서비스를 구축하거나 기존 서비스에 통합할 수 있습니다.

TensorBoard로 시각화: TensorBoard에서 훈련과 검증 손실, 모델 가중치, 예측 이미지와 같은 스칼라(scalars)를 시각화해 모델 훈련 성능을 이해합니다. 하이퍼모수(hyperparameters)를 변경하여 실험 간의 결과를 비교하고, 필요에 가장 적합한 것을 선택합니다.

사전 훈련된 모델: 사전 훈련된 모델은 더 적은 데이터로 전송 학습의 힘을 통해 미세 조정할 수 있도록 사용자 지정 프로세스를 가속화합니다.

최신 버전의 일부 사전 훈련 모델은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • LIDAR 센서에서 수집한 데이터를 로봇 및 자동차 애플리케이션에 적용.
  • 인간의 자세를 기준으로 인간의 행동을 분류.
  • 사람, 동물 및 물체에 대한 핵심 사항을 추정.
  • 30분 분량의 녹화된 데이터로 맞춤형 음성 구축.

시작 방법

TAO 툴킷을 통한 추가 리소스와 사용 사례