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不需程式碼、AI 模型訓練佈署一條龍,AI 專案開發者需要知道的利器!NVIDIA Transfer Learning Toolkit 3.0 簡介


使用者僅需準備資料,就能透過 TLT 實現訓練、佈署端到端

NVIDIA Transfer Learning Toolkit 簡稱為 TLT,據 NVIDIA 自稱是能把 AI 培訓速度提高 10 倍以上,並創建高準確度、高效特定領域 AI 模型的工具。最重要的是,用此工具訓練 AI 模型的過程不用寫任何的程式碼但需要具運算效能的電腦以及一張 NVIDIA GPU


名稱開門見山的 TLT 內包含了許多歷年來的 SOTA 經典預訓練模型,針對不同的十多種使用案例,共有數十多種模型像罐頭一般隨開即用,大大緩解了開發時的人力、時間資源。


TLT 的硬體需求

模型範疇

TLT 內所包含的模型可分為電腦視覺自然語言處理兩種種類。使用者可以直接取用這些預訓練模型,也可以使用自己的資料來 fine-tune,產生符合自己需求的模型權重。

電腦視覺模型

自然語言處理模型

模型選擇多元

模型優化


 

總結


TLT 包含了許多不同用途的 AI 預訓練模型,使用者可以使用自己的資料,fine-tune TLT 當中多種多樣的預訓練模型。在模型訓練完畢後 TLT 也能就模型進行優化,確保其運行高效、便於佈署,於專案開發可以節省大量的人力、時間資源,是相當方便的工具。



TLT 教學系列


TLT 在我個人的專案開發當中起了相當大的作用,因此我未來也考慮透過製作 TLT 的免費系列教學來幫助也需要 TLT 來加快工作效率的開發者,如果對此話題有興趣的朋友,歡迎訂閱、追蹤我們,以獲得後續教學的資訊。



 
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