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NVIDIA NGC新功能助于簡(jiǎn)化和加速端到端工作流

星星科技指導(dǎo)員 ? 來源:NVIDIA ? 作者:Chintan Patel ? 2022-05-07 09:41 ? 次閱讀
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NVIDIA NGC catalog 是 GPU 優(yōu)化的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和 HPC 應(yīng)用程序的中心。通過高性能軟件 containers 、 預(yù)訓(xùn)練模型 、特定于行業(yè)的 SDK 和 Jupyter 筆記本 ,這些內(nèi)容有助于簡(jiǎn)化和加速端到端工作流。

幫助您簡(jiǎn)化工作流程并在 NGC 上更快地構(gòu)建解決方案的新功能、軟件和更新包括:

一鍵部署

使用你最喜歡的工具 Jupyter Notebook 開發(fā)人工智能,使用 NGC catalog 的新 一鍵部署功能 簡(jiǎn)化了軟件部署。

只需進(jìn)入 NGC 目錄 中的軟件頁(yè)面,點(diǎn)擊“部署到頂點(diǎn) AI ”即可開始。在引擎蓋下,這個(gè)功能:以最佳配置在谷歌云 頂點(diǎn)人工智能工作臺(tái) 上啟動(dòng) JupyterLab 實(shí)例;預(yù)加載軟件依賴項(xiàng);一次下載 NGC 筆記本。您還可以在啟動(dòng)實(shí)例之前更改配置。

發(fā)布亮點(diǎn):

Jupyter 筆記本用于流行的人工智能用例。

一鍵部署在 Google Cloud Vertex AI 工作臺(tái)上運(yùn)行 NGC Jupyter 筆記本電腦。

自動(dòng)設(shè)置,具有最佳配置、預(yù)加載的依賴項(xiàng)和隨時(shí)可以運(yùn)行的筆記本電腦。

數(shù)據(jù)科學(xué)家可以專注于構(gòu)建生產(chǎn)級(jí)模型,以加快上市時(shí)間。

點(diǎn)擊一下就可以部署 人工智能軟件和筆記本的收藏 。

注冊(cè)我們的 來臨的線上研討會(huì) ,了解如何使用我們的新功能更快地構(gòu)建和運(yùn)行機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序。

NVIDIA 虛擬機(jī)映像

虛擬機(jī)映像( VMI )或 AMI (在 AWS 的情況下)類似于在云平臺(tái)上的虛擬機(jī)監(jiān)控程序上運(yùn)行的操作系統(tǒng)。

NVIDIA GPU 優(yōu)化 VMI 提供了跨 IaaS 平臺(tái)的標(biāo)準(zhǔn)化映像,因此開發(fā)者只需在 NVIDIA-Certified Systems 或任何 GPU 云實(shí)例上開發(fā)一次 AI 應(yīng)用程序,就可以在任何云上部署應(yīng)用程序,而無需更改代碼。

NVIDIA VMI 可從各自的云市場(chǎng)獲得,在 NGC 目錄中的 NVIDIA AI 軟件上進(jìn)行測(cè)試,以提供優(yōu)化的性能,并每季度更新一次最新的驅(qū)動(dòng)程序、安全補(bǔ)丁和對(duì)最新 GPU 的支持。

組織可能會(huì)購(gòu)買 NVIDIA AI 軟件的企業(yè)支持,這樣開發(fā)者就可以將技術(shù)問題外包,轉(zhuǎn)而專注于構(gòu)建和運(yùn)行 AI 。

在 AWS 、 Azure 和 谷歌云 上使用 NVIDIA VMI 構(gòu)建您的 AI 。

深度學(xué)習(xí)軟件

最流行的培訓(xùn)和推理深度學(xué)習(xí)框架每月更新一次。拉取以下內(nèi)容的最新版本( v22.04 ):

PyTorch

TensorFlow

NVIDIA Triton 推理服務(wù)器

TensorRT

新的語(yǔ)音和計(jì)算機(jī)視覺模型

我們不斷增加各種各樣的語(yǔ)言模型。以下是一些新型號(hào)的列表。

STT Hi 合規(guī)器 :用印地語(yǔ)字符和空格轉(zhuǎn)錄語(yǔ)音。

Riva 符合 ASR 西班牙語(yǔ) :用小寫西班牙語(yǔ)字母轉(zhuǎn)錄語(yǔ)音。

EfficientNet v2-S :一系列圖像分類模型,可達(dá)到最先進(jìn)的精度,更小、更快一個(gè)數(shù)量級(jí)。

GatorTron-S :一個(gè) Megatron BERT 模型,根據(jù)綜合臨床出院總結(jié)進(jìn)行培訓(xùn)。

BioMegatron345m :這種 NeMo 模型在一系列生物醫(yī)學(xué)下游任務(wù)中提供了改進(jìn)的結(jié)果。

關(guān)于作者

Chintan Patel是NVIDIA的高級(jí)產(chǎn)品經(jīng)理,致力于將GPU加速的解決方案引入HPC社區(qū)。 他負(fù)責(zé)NVIDIA GPU Cloud注冊(cè)表中HPC應(yīng)用程序容器的管理和提供。 在加入NVIDIA之前,他曾在Micrel,Inc.擔(dān)任產(chǎn)品管理,市場(chǎng)營(yíng)銷和工程職位。他擁有圣塔克拉拉大學(xué)的MBA學(xué)位以及UC Berkeley的電氣工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)士學(xué)位。

審核編輯:郭婷

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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