TLT 3.0 관련 소식 - 데이터 준비, 훈련, 최적화 과정 간소화에 참 도움이 되는 도구

엔터프라이즈 AI 애플리케이션 및 서비스 개발 역시 속도가 중요합니다. 제 일정에 맞춰 서비스 런칭을 할 수 있으면 시장에서 매우 큰 경쟁력을 발휘할 수 있습니다. 하지만 개발 프로젝트라는 것이 늘 마음 같지 않죠. 각종 변수로 일정이 지연되기 일수입니다. 시간의 경쟁력을 갖추려면 무엇이 필요할까요? 각종 변수 제어를 위해 프로젝트 관리를 잘하는 것도 중요하지만 근본적인 방안도 필요합니다. 네, 개발 편의성과 생산성을 높이는 적절한 도구와 환경을 마련해야 합니다.


NVIDIA는 다양한 소프트웨어를 통해 개발 생산성과 편의성 강화를 지원합니다. 이번 포스팅에서는 이중 TAO(Train, Adapt, Optimize) 플랫폼의 핵심 구성 요소인 TLT(Transfer Learning Toolkit) 3.0 소식을 전해볼까 합니다.

먼저 TAO 소개를 간단히 하겠습니다. TAO는 이름 그대로 AI 애플리케이션 및 서비스 생성을 간소화하는 플랫폼입니다. 직관적인 UI 환경에서 컴퓨터 비전, 음성, 언어 등 AI 서비스 구현에 보편적으로 적용되는 모델을 사전 훈련된 형태로 받아 미세 조정하는 방식으로 사용할 수 있도록 돕는 플랫폼입니다.





TAO의 핵심 요소는 바로 TLT입니다. NVIDIA는 TLT를 통해 지속해서 새로운 사전 학습된 모델을 제공합니다. 이번 3.0 버전에도 다양한 사전 학습 모델이 추가되었습니다. 더불어 AI 개발을 최대 10배 더 빠르게 하는 강력한 생산성 기능 키트도 포함되었습니다. 3.0 릴리즈의 주요 특징은 다음과 같습니다.

  • OpenPose 모델보다 9배 더 빠른 추론 성능으로 엣지에서 실시간 추론을 지원하는 자세 추정(pose-estimation) 모델

  • PeopleSemSegNet, 사람 감지를 위한 시맨틱 분한 네트워크

  • 번호판 감지 및 인식, 심박수 모니터링, 감정 인식, 얼굴 랜드 마크 등 다양한 산업에 적용할 수 있는 컴퓨터 비전 관련 사전 훈련 모델

  • 다양한 산업 및 오픈 소스 데이터 세트로 사전 훈련한 음성 인식 모델 CitriNet

  • 사용자 질문에 답하는 데 적용할 수 있는 Megatron Uncased 모델, 음성 텍스트 전환 모델, 구두점 및 텍스트 분류를 지원하는 다양한 사전 훈련 모델

  • AWS, GCP, Azure에 대한 교육 지원

  • 비전 AI용 NVIDIA Triton, DeepStream SDK, NVIDIA Javis에 즉시 배포 지원


더 자세한 내용은 TLT 3.0 관련 개발자 리소스를 참조 바랍니다.

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