NVIDIA TAO Toolkit 4.0을 공개합니다!
최신 버전의 TAO Toolkit 4.0은 완전히 새로운 자동 머신 러닝(AutoML) 기능, 타사 MLOP 서비스와의 통합, 사전 훈련된 새로운 비전 AI 모델을 통해 개발자의 생산성을 높입니다. 엔터프라이즈 버전에는 사전 훈련된 모델에 대한 전체 소스 코드, 모델 가중치에 대한 액세스가 새롭게 포함되죠.
TAO Toolkit을 활용하면 비전과 대화형 AI를 위한 효율적인 모델 훈련을 할 수 있습니다. 복잡한 AI 모델과 딥 러닝 프레임워크를 단순화함으로써 AI 전문지식이 없는 개발자도 해당 툴킷을 사용해 AI 모델을 제작할 수 있죠. 전이 학습(transfer learning)을 통해 NVIDIA 사전 훈련 모델을 자체 데이터로 미세 조정함으로써 AI 전문 지식이나 대규모 훈련 데이터세트 없이도 모델 추론 처리량을 최적화할 수 있습니다.
개발자는 TAO Toolkit을 사용해 특정 환경, 시나리오에 최적화된 맞춤형 프로덕션 준비 모델을 만들 수 있습니다. 또한 새로운 주요 기능을 통해 개발자들은 방대한 양의 데이터 없이도 객체 감지 모델을 구축할 수 있죠. 사용 사례로는 조립 라인 결함 탐지, 언어 간 특정 구문 번역, 도시 트래픽 관리 등이 포함됩니다.
주요 기능 소개
- 사전 훈련된 모델에 대한 모델 가중치, TAO 소스 코드에 대한 액세스
- 수백 개의 매개 변수를 직접 미세 조정하는 번거로운 작업 없이 자동 머신 러닝으로 고품질 모델 교육 가능
- 아마존(Amazon) EKS, 애저(Azure) AKS와 같은 주요 클라우드 공급자 및 쿠버네티스(Kubernetes) 서비스의 가상 머신(VM)에 구축 가능
- 구글 코랩(Google Colab), 구글 버텍스(Vertex) AI, 마이크로소프트(Microsoft) 애저 머신 러닝을 비롯한 클라우드 머신 러닝 서비스에서 인프라 관리 및 확장 간소화
- 새로운 클라우드 통합과 W&B, 클리어머신러닝(ClearML) 등의 타사 MLOps 서비스를 통해 개발자와 기업에 최적화된 AI 워크플로우 제공
- REST API를 사용해 기존 서비스 통합 및 새로운 인공지능(AI) 서비스 신속하게 구축 가능
- 트랜스포머(transformer) 기반의 새로운 사전 교육 모델(CitySemSegformer, Peoplenet Transformer)과 소매별 사전 교육 모델(RetailObjectDetection, RetailObjectRecognition, ReIdentificationNet) 사용
참고내용
TAO Toolkit 다운로드 방법
- 여기에서 빠른 시작 가이드 및 안내 영상을 확인하세요.
- NGC에서 TAO Toolkit과 사전 훈련된 모델 다운로드하기
새로운 튜토리얼
- 블로그 콘텐츠-‘NVIDIA TAO의 새로운 자동 머신 러닝 기능을 사용하여 AI 전문가처럼 교육하기’
- 블로그 콘텐츠-‘NVIDIA TAO Toolkit과 애저 머신 러닝을 사용한 맞춤형 AI 모델 생성’
- 구글 코랩 영상-NVIDIA TAO Toolkit과 구글 코랩에서 사전 훈련된 모델을 사용한 실험 영상
TAO Toolkit을 사용하는 솔루션
- 차세대 IT 및 비즈니스 서비스 제공업체인 트라이포크(Trifork)는 TAO Toolkit으로 공항용 AI 기반 수하물 추적 솔루션 개발을 가속화합니다.
- 의사결정을 위한 데이터 중심 솔루션 개발업체인 핑거마크(Fingermark)는 TAO Toolkit으로 산업 비전 AI 솔루션을 개발함으로써 작업자의 안전성을 개선합니다.