这是28号美国的一个线上讲座，我们一起看看都讲了什么。
这是我们熟知的AI应用场景：
创造AI产品过程中遇到的挑战：
1.大型训练数据集
2.缺乏为生产而准备的模型
3. 缺乏AI专家
什么是 TAO？
TAO（训练、适应和优化）是一个可以简化和加速企业 AI 应用和服务创建的 AI 模型自适应平台。通过基于用户界面的指导性工作流程，让用户可以使用自定义数据对预训练模型进行微调，无需掌握大量训练运行和深度 AI 专业知识，在数小时内（原本需要数月）产生高度精确的计算机视觉、语音和语言理解模型。
训练、适应和优化 ( TAO：Train, Adapt, and ) 是 的人工智能模型适应平台，可简化和加速人工智能的创建。TAO 平台汇集了加速模型适应过程所需的各种 技术。包括迁移学习工具包或 TLT，现在将重命名为 TAO 工具套件。 TAO 工具套件是一种基于 CLI、 驱动的解决方案，是一款独立的产品，通过抽象出 AI/DL 框架的复杂性来简化迁移学习的过程，用户可以在他们熟悉的 TAO 工具套件环境中使用命令行界面优化模型。
AI工作流程：
第一步：从 的预训练模型库或模型架构中进行选择
第二步：根据您独特的应用程序快速训练、调整和优化模型
第三步：将您的自定义模型集成到您的应用程序中并进行部署
TLT改名为”TAO”工具包都变了什么？
-CLI 界面：“tlt”命令更改为“tao”
-容器：‘tlt-’ → ‘-tf’ ‘tlt-’ → ‘-pyt’
-模型：‘tlt_*’→ ‘tao_*’
对现在的TLT开发者有什么影响么？
-继续使用现有的包和 容器，但没有升级
-使用“pip3 -tao”升级到新软件包
-从 NGC 下载新。
评测：高性能预训练视觉 AI 模型
真实场景用例中的模型准确性对比
Model
Model
人员检测准确性低
开箱即用的高精度 (>80%)
需要大量数据以提高准确性
需要最少的数据进行微调
更难适应
使用 TAO 更容易适应和定制
需要定制以优化推理
针对高推理吞吐量进行了优化
– 适用于多种用例
AI开发人员选择 TAO工具的5大理由：
理由1：不需要AI专家
理由2：有限的数据集？在 TAO 中使用数据增强
理由3：高度可扩展
理由4：精细化训练或随机初始化训练
理由5：利用 TAO 的优化功能最大化推理
案例：
资源：
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上手教程：
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