TAO Toolkit

NVIDIA TAO Toolkit (Train, Adapt, Optimize) là một bộ công cụ AI ít mã (low code) được thiết kế để đơn giản hóa và tăng tốc quá trình phát triển các mô hình AI sẵn sàng sản xuất, đặc biệt cho các ứng dụng thị giác máy tính và AI đàm thoại.

Dưới đây là tổng quan về TAO Toolkit và các tính năng chính của nó.

../_images/tao_overview_image.png

TAO Toolkit là gì?

Phát triển AI ít dùng đến mã: TAO Toolkit trừu tượng hóa phần lớn sự phức tạp của các framework học sâu (như TensorFlow và PyTorch), cho phép các nhà phát triển và cả những người có kinh nghiệm AI hạn chế xây dựng và tùy chỉnh các mô hình AI với việc viết mã tối thiểu.
Điểm mạnh của học chuyển giao (Transfer Learning): Sức mạnh cốt lõi của nó nằm ở việc tận dụng học chuyển giao. Điều này có nghĩa là bạn bắt đầu với các mô hình AI mạnh mẽ, được đào tạo trước từ NVIDIA (có sẵn trên NGC, NVIDIA GPU Accelerated Container Registry) và tinh chỉnh chúng với dữ liệu riêng của bạn. Điều này giúp giảm đáng kể lượng dữ liệu và thời gian đào tạo theo truyền thống cần thiết để đạt được các mô hình chính xác, tùy chỉnh.
Tối ưu hóa để triển khai: TAO Toolkit bao gồm các công cụ tích hợp để tối ưu hóa các mô hình đã được đào tạo nhằm suy luận hiệu quả (đưa ra dự đoán) trên nhiều thiết bị NVIDIA khác nhau, từ các thiết bị biên như NVIDIA Jetson đến các GPU dựa trên đám mây. Điều này thường liên quan đến các kỹ thuật như cắt tỉa mô hình (model pruning) và lượng tử hóa (quantization).
Quy trình làm việc hợp lý: Nó cung cấp một quy trình làm việc hợp lý từ chuẩn bị dữ liệu và đào tạo đến đánh giá, tối ưu hóa và triển khai.

Các tính năng chính:

Kho mô hình được đào tạo trước phong phú: Truy cập vào nhiều loại mô hình thị giác máy tính hiện đại (ví dụ: phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh, phân đoạn thể hiện, phân đoạn ngữ nghĩa, ước tính tư thế, nhận dạng ký tự quang học) và mô hình AI đàm thoại.
Khả năng học chuyển giao: Dễ dàng điều chỉnh các mô hình được đào tạo trước cho các tập dữ liệu và trường hợp sử dụng riêng của bạn.
Dịch vụ dữ liệu:
- Tăng cường dữ liệu (Data Augmentation): Các công cụ để tăng cường dữ liệu cả ngoại tuyến và trực tuyến (ví dụ: xoay, lật, chia tỷ lệ, điều chỉnh màu sắc) để tăng sự đa dạng dữ liệu và cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình, đặc biệt hữu ích với các tập dữ liệu nhỏ hơn.
- Ghi chú hỗ trợ AI (AI-assisted annotation): Các tính năng như tự động gán nhãn không phân loại (class-agnostic auto-labeling) để giúp tạo mặt nạ phân đoạn.
- Phân tích dữ liệu: Phân tích các tệp ghi chú và hình ảnh để hiểu rõ hơn về tập dữ liệu của bạn.
Tối ưu hóa mô hình:
- Cắt tỉa mô hình (Model Pruning): Thuật toán loại bỏ các nơ-ron ít quan trọng hơn khỏi mạng lưới thần kinh để giảm kích thước mô hình và cải thiện tốc độ và hiệu quả suy luận.
- Đào tạo nhận biết lượng tử hóa (Quantization-Aware Training – QAT): Mô phỏng lượng tử hóa độ chính xác thấp hơn trong quá trình đào tạo để giảm thiểu mất độ chính xác khi triển khai mô hình ở độ chính xác thấp hơn (ví dụ: INT8) để suy luận nhanh hơn.
- Học máy tự động (Automated Machine Learning – AutoML): Tự động điều chỉnh siêu tham số để tìm cấu hình mô hình tốt nhất cho một tập dữ liệu nhất định, tiết kiệm đáng kể công sức thủ công.
Sẵn sàng triển khai:
- Xuất ONNX: Các mô hình có thể được xuất ở định dạng Open Neural Network Exchange (ONNX), đảm bảo khả năng tương tác và triển khai trên nhiều nền tảng khác nhau hỗ trợ ONNX.
- Tích hợp với các công cụ triển khai của NVIDIA: Tối ưu hóa để triển khai với NVIDIA DeepStream, TensorRT và Riva cho suy luận hiệu suất cao.
Khả năng mở rộng: Hỗ trợ đào tạo đa GPU và đa nút để tăng tốc quá trình đào tạo.
CLI và API mã thấp: Cung cấp giao diện dòng lệnh (CLI) và API giúp đơn giản hóa các tương tác phức tạp của framework AI, cho phép người dùng xây dựng các mô hình AI chất lượng sản xuất bằng cách sử dụng các tệp đặc tả đơn giản.

Các trường hợp sử dụng điển hình:

Kiểm tra công nghiệp: Phát hiện lỗi trên dây chuyền sản xuất (ví dụ: lắp ráp PCB).
Thành phố thông minh: Phát hiện đối tượng (người, phương tiện) để quản lý giao thông hoặc an toàn công cộng.
Bán lẻ: Mua sắm tự động, nhận dạng hành động của con người và quản lý hàng tồn kho.
Chăm sóc sức khỏe: Phân tích hình ảnh y tế.
Xe tự hành: Phát hiện đối tượng và các tác vụ thị giác máy tính khác cho xe tự lái.
Tạo mẫu nhanh (Quick Prototyping): Nhanh chóng tạo các mô hình AI ngay cả với các tập dữ liệu hạn chế bằng cách tận dụng học chuyển giao và tăng cường dữ liệu.
Điều chỉnh với các loại camera khác nhau: Tinh chỉnh các mô hình để hoạt động với dữ liệu cảm biến cụ thể, như hình ảnh nhiệt.
Thêm các lớp đối tượng mới: Dễ dàng mở rộng các mô hình hiện có để nhận dạng các danh mục đối tượng mới.

Tóm lại, NVIDIA TAO Toolkit trao quyền cho nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp hơn để tạo, tối ưu hóa và triển khai các mô hình AI chất lượng cao, tùy chỉnh cho các ứng dụng thực tế khác nhau một cách hiệu quả hơn và ít cần chuyên môn AI hơn.

Nhất Tiến Chung (NTC) hiện là nhà cung cấp các giải pháp hạ tầng CNTT, điện toán hiệu năng cao (HPC) và lưu trữ cho AI. Chúng tôi là đối tác NPN cấp Elite của NVIDIA cho các hệ thống DGX và hệ thống cụm siêu máy tính DGX SuperPOD với sức mạnh lưu trữ song song của DDN và kết nối mạng tốc độ cao từ hãng Mellanox (thuộc NVIDIA).

Với vai trò là đối tác NPN chính thức của NVIDIA, chúng tôi có thể giúp bạn có được các sản phẩm GPU cao cấp nhất của NVIDIA như L4, L40S, H200, H200 NVL, B200,…, đặc biệt là với thực trạng khan hiếm GPU do các hạn chế thương mại về nhập khẩu GPU như hiện nay.

Bạn muốn trở thành đối tác bán hàng NVIDIA của NTC?

Đăng ký ngay

____
Bài viết liên quan

Bạn muốn trở thành đối tác bán hàng NVIDIA của NTC?

Gửi yêu cầu