ai reference models
v3.2
يحتوي هذا المستودع على روابط لنماذج تم تدريبها مسبقًا، ونماذج نصوص برمجية، وأفضل الممارسات، وبرامج تعليمية خطوة بخطوة للعديد من نماذج التعلم الآلي الشائعة مفتوحة المصدر التي تم تحسينها بواسطة Intel لتعمل على معالجات Intel® Xeon® Scalable ووحدات معالجة الرسومات لمركز بيانات Intel® .
يمكن العثور على حاويات تشغيل أحمال العمل في حاويات Intel® AI.
تتوفر أيضًا نماذج Intel® AI المرجعية في Jupyter Notebook لأحمال العمل المدرجة
تعمل Intel على تحسين أطر التعلم العميق الشائعة مثل TensorFlow* وPyTorch* من خلال المساهمة في المشاريع الأولية. تم تضمين تحسينات إضافية في المكونات الإضافية/الامتدادات مثل Intel Extension for Pytorch* وIntel Extension for TensorFlow*. نماذج الشبكات العصبية الشائعة التي تعمل على مجموعات البيانات الشائعة هي أعباء العمل المستهدفة التي تدفع هذه التحسينات.
الغرض من مستودع نماذج Intel® AI المرجعية (والحاويات المرتبطة بها) هو التكرار السريع لبيئة البرامج الكاملة التي توضح أفضل أداء معروف لكل مجموعة من مجموعات النماذج/مجموعة البيانات المستهدفة. عند تنفيذها في بيئات أجهزة تم تكوينها على النحو الأمثل، تعرض بيئات البرامج هذه إمكانات الذكاء الاصطناعي لمنصات Intel الأساسية.
إخلاء المسؤولية: هذه البرامج النصية ليست مخصصة لتقييم منصات Intel. للحصول على أي معلومات عن الأداء و/أو قياس الأداء على منصات Intel محددة، تفضل بزيارة https://www.intel.ai/blog.
تلتزم شركة Intel باحترام حقوق الإنسان وتجنب التسبب في التأثيرات السلبية على حقوق الإنسان أو المساهمة فيها. راجع مبادئ إنتل العالمية لحقوق الإنسان. إن منتجات وبرامج Intel مخصصة فقط للاستخدام في التطبيقات التي لا تسبب أو تساهم في آثار سلبية على حقوق الإنسان.
تم ترخيص نماذج Intel® AI المرجعية بموجب ترخيص Apache الإصدار 2.0.
إلى الحد الذي يتم فيه الرجوع إلى أي مجموعات بيانات عامة بواسطة Intel أو الوصول إليها باستخدام الأدوات أو التعليمات البرمجية الموجودة على هذا الموقع، يتم توفير مجموعات البيانات هذه من قبل الطرف الثالث المشار إليه كمصدر البيانات. لا تقوم شركة Intel بإنشاء البيانات أو مجموعات البيانات، ولا تضمن دقتها أو جودتها. من خلال الوصول إلى مجموعة (مجموعات) البيانات العامة، فإنك توافق على الشروط المرتبطة بمجموعات البيانات تلك وأن استخدامك يتوافق مع الترخيص المعمول به.
يرجى التحقق من قائمة مجموعات البيانات المستخدمة في النماذج المرجعية Intel® AI في دليل مجموعات البيانات.
تتنصل Intel صراحةً من دقة أو كفاية أو اكتمال أي مجموعات بيانات عامة، وليست مسؤولة عن أي أخطاء أو سهو أو عيوب في البيانات، أو عن أي اعتماد على البيانات. إنتل ليست مسؤولة عن أي مسؤولية أو أضرار تتعلق باستخدامك لمجموعات البيانات العامة.
تحتوي وثائق النموذج الموجودة في الجداول أدناه على معلومات حول المتطلبات الأساسية لتشغيل كل نموذج. تعمل البرامج النصية النموذجية على Linux. يمكن أيضًا تشغيل بعض الطرز باستخدام المعدن العاري على نظام التشغيل Windows. لمزيد من المعلومات وقائمة النماذج المدعومة على نظام التشغيل Windows، راجع الوثائق هنا.
التعليمات المتاحة للتشغيل على Sapphire Rapids.
للحصول على أفضل أداء في سلسلة Intel® Data Center GPU Flex وMax، يرجى التحقق من قائمة أحمال العمل المدعومة. فهو يوفر تعليمات لتشغيل الاستدلال والتدريب باستخدام ملحق Intel(R) لـ PyTorch أو ملحق Intel(R) لـ TensorFlow.
| نموذج | نطاق | وضع | توثيق النموذج | مجموعة البيانات المرجعية/الاختبارية |
|---|---|---|---|---|
| ResNet 50v1.5 الياقوت رابيدز | TensorFlow | الاستدلال | Int8 FP32 BFloat16 BFloat32 | إيماج نت 2012 |
| ResNet 50v1.5 الياقوت رابيدز | TensorFlow | تمرين | FP32 ب تعويم16 ب تطفو32 | إيماج نت 2012 |
| ريس نت 50 | باي تورش | الاستدلال | Int8 FP32 BFloat16 BFloat32 | [إيماج نت 2012] |
| ريس نت 50 | باي تورش | تمرين | FP32 ب تعويم16 ب تطفو32 | [إيماج نت 2012] |
| محول الرؤية | باي تورش | الاستدلال | FP32 ب فلوت16 ب فلوت32 FP16 INT8 | [إيماج نت 2012] |
| نموذج | نطاق | وضع | توثيق النموذج | مجموعة البيانات المرجعية/الاختبارية |
|---|---|---|---|---|
| 3D يو نت | TensorFlow | الاستدلال | FP32 BFloat16 Int8 | براتس 2018 |
| نموذج | نطاق | وضع | توثيق النموذج | مجموعة البيانات المرجعية/الاختبارية |
|---|---|---|---|---|
| بيرت منحدرات الياقوت الكبيرة | Tensorflow | الاستدلال | FP32 BFloat16 Int8 BFloat32 | فريق |
| بيرت منحدرات الياقوت الكبيرة | Tensorflow | تمرين | FP32 ب تعويم16 ب تطفو32 | فريق |
| بيرت كبير (وجه معانق) | TensorFlow | الاستدلال | FP32 FP16 ب فلوت16 ب فلوت32 | فريق |
| بيرت كبير | باي تورش | الاستدلال | FP32 Int8 BFloat16 BFloat32 | بيرت SQuAD1.1 كبير |
| بيرت كبير | باي تورش | تمرين | FP32 ب تعويم16 ب تطفو32 | مجموعة البيانات النصية المعالجة مسبقًا |
| قاعدة ديستيلبيرت | باي تورش | الاستدلال | FP32 BF32 BF16Int8-FP32 Int8-BFloat16 BFloat32 | قاعدة ديستيلبيرت SQuAD1.1 |
| RNN-T | باي تورش | الاستدلال | FP32 ب تعويم16 ب تطفو32 | مجموعة بيانات RNN-T |
| RNN-T | باي تورش | تمرين | FP32 ب تعويم16 ب تطفو32 | مجموعة بيانات RNN-T |
| جي بي تي جي 6 ب | باي تورش | الاستدلال | FP32 FP16 BFloat16 BF32 INT8 | |
| جي بي تي جي 6 بي إم إلبيرف | باي تورش | الاستدلال | إنت4 | مجموعة بيانات CNN-Daily Mail |
| لاما2 7ب | باي تورش | الاستدلال | FP32 FP16 BFloat16 BF32 INT8 | |
| لاما2 7ب | باي تورش | تمرين | FP32 FP16 BFloat16 BF32 | |
| لاما2 13ب | باي تورش | الاستدلال | FP32 FP16 BFloat16 BF32 INT8 | |
| الدردشةGLMv3 6B | باي تورش | الاستدلال | FP32 FP16 BFloat16 BF32 INT8 |
| نموذج | نطاق | وضع | توثيق النموذج | مجموعة البيانات المرجعية/الاختبارية |
|---|---|---|---|---|
| بيرت | TensorFlow | الاستدلال | FP32 | MRPC |
| نموذج | نطاق | وضع | توثيق النموذج | مجموعة البيانات المرجعية/الاختبارية |
|---|---|---|---|---|
| قناع آر سي إن إن | باي تورش | الاستدلال | FP32 ب تعويم16 ب تطفو32 | كوكو 2017 |
| قناع آر سي إن إن | باي تورش | تمرين | FP32 ب تعويم16 ب تطفو32 | كوكو 2017 |
| SSD-ResNet34 | باي تورش | الاستدلال | FP32 Int8 BFloat16 BFloat32 | كوكو 2017 |
| SSD-ResNet34 | باي تورش | تمرين | FP32 ب تعويم16 ب تطفو32 | كوكو 2017 |
| يولو V7 | باي تورش | الاستدلال | Int8 FP32 FP16 BFloat16 BFloat32 | [COCO 2017](/models_v2/pytorch/yolov7/inference/cpu/README.md## إعداد مجموعة البيانات) |
| نموذج | نطاق | وضع | توثيق النموذج | مجموعة البيانات المرجعية/الاختبارية |
|---|---|---|---|---|
| واسعة وعميقة | TensorFlow | الاستدلال | FP32 | مجموعة بيانات دخل التعداد |
| DLRM | باي تورش | الاستدلال | FP32 Int8 BFloat16 BFloat32 | كريتيو تيرابايت |
| DLRM | باي تورش | تمرين | FP32 ب تعويم16 ب تطفو32 | كريتيو تيرابايت |
| DLRM v2 | باي تورش | الاستدلال | FP32 FP16 BFloat16 BFloat32 Int8 | مجموعة بيانات سجلات النقر Criteo 1TB |
| نموذج | نطاق | وضع | توثيق النموذج | مجموعة البيانات المرجعية/الاختبارية |
|---|---|---|---|---|
| انتشار مستقر | TensorFlow | الاستدلال | FP32 ب تعويم 16 FP16 | مجموعة بيانات التحقق من صحة COCO 2017 |
| انتشار مستقر | باي تورش | الاستدلال | FP32 BFloat16 FP16 BFloat32 Int8-FP32 Int8-BFloat16 | مجموعة بيانات التحقق من صحة COCO 2017 |
| انتشار مستقر | باي تورش | تمرين | FP32 ب تعويم 16 FP16 ب تطفو 32 | صور القط |
| نماذج الاتساق الكامن (LCM) | باي تورش | الاستدلال | FP32 BFloat16 FP16 BFloat32 Int8-FP32 Int8-BFloat16 | مجموعة بيانات التحقق من صحة COCO 2017 |
| نموذج | نطاق | وضع | توثيق النموذج | مجموعة البيانات المرجعية/الاختبارية |
|---|---|---|---|---|
| GraphSAGE | TensorFlow | الاستدلال | FP32 BFloat16 FP16 Int8 BFloat32 | تفاعل البروتين البروتين |
*يعني أن النموذج ينتمي إلى نماذج MLPerf وسيتم دعمه على المدى الطويل.
| نموذج | نطاق | وضع | نوع وحدة معالجة الرسومات | توثيق النموذج |
|---|---|---|---|---|
| ريسنيت 50v1.5 | TensorFlow | الاستدلال | سلسلة فليكس | Float32 TF32 Float16 BFloat16 Int8 |
| ريس نت 50 v1.5 | TensorFlow | تمرين | سلسلة ماكس | بي فلوت16 FP32 |
| ريس نت 50 v1.5 | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس، سلسلة ماكس، سلسلة القوس | إنت8 FP32 FP16 TF32 |
| ريس نت 50 v1.5 | باي تورش | تمرين | سلسلة ماكس، سلسلة القوس | بي فلوت16 TF32 FP32 |
| ديستيلبيرت | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس، سلسلة ماكس | FP32 FP16 BF16 TF32 |
| DLRM v1 | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 FP32 |
| SSD-موبايل نت* | باي تورش | الاستدلال | سلسلة القوس | إنت8 FP16 FP32 |
| شبكة فعالة | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 BF16 FP32 |
| شبكة فعالة | TensorFlow | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 |
| فبنيت | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 BF16 FP32 |
| مجموعة بيانات واسعة وعميقة وكبيرة | TensorFlow | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 |
| يولو V5 | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 |
| بيرت كبير | باي تورش | الاستدلال | سلسلة ماكس، سلسلة القوس | بي فلوت16 FP32 FP16 |
| بيرت كبير | باي تورش | تمرين | سلسلة ماكس، سلسلة القوس | بي فلوت16 FP32 TF32 |
| بيرت كبير | TensorFlow | تمرين | سلسلة ماكس | بي فلوت16 TF32 FP32 |
| DLRM v2 | باي تورش | الاستدلال | سلسلة ماكس | FP32BF16 |
| DLRM v2 | باي تورش | تمرين | سلسلة ماكس | FP32 TF32 BF16 |
| 3D-يونيت | باي تورش | الاستدلال | سلسلة ماكس | FP16 إنت8 FP32 |
| 3D-يونيت | TensorFlow | تمرين | سلسلة ماكس | بي فلوت16 FP32 |
| انتشار مستقر | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس، سلسلة ماكس، سلسلة القوس | FP16 FP32 |
| انتشار مستقر | TensorFlow | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 FP32 |
| قناع آر سي إن إن | TensorFlow | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP32 تعويم16 |
| قناع آر سي إن إن | TensorFlow | تمرين | سلسلة ماكس | FP32 ب تعويم16 |
| محول سوين | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 |
| FastPitch | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 |
| أونت ++ | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 |
| RNN-T | باي تورش | الاستدلال | سلسلة ماكس | FP16 BF16 FP32 |
| RNN-T | باي تورش | تمرين | سلسلة ماكس | FP32 BF16 TF32 |
| IFRNet | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 |
| منتشر | باي تورش | الاستدلال | سلسلة فليكس | FP16 |
إذا كنت ترغب في إضافة برنامج نصي جديد لقياس الأداء، فيرجى استخدام هذا الدليل.
