エッジ AI モデルのトレーニング、量子化、コンパイル/ベンチマーク、および Model Zoo
以前のリリースの詳細と情報については、リリース ノートを参照してください。
デバイス/EVM でコンパイルされたモデルを使用する場合は、正しい git ブランチ (SDK バージョンと一致する) を使用することが重要です。
ドキュメントのランディング ページは次のとおりです。
| カテゴリ | ツールリンク | 目的 | ではありません |
|---|---|---|---|
| 模型動物園 / 模型コレクション | エッジアイモデルズー | 事前トレーニングされたモデルのコレクションを提供します | |
| モデルのコンパイルとベンチマーク | エッジアイベンチマーク | モデルのコンパイルと速度/精度のベンチマークを簡単にするためのedgeai-tidl-tools上のラッパー - 独自のモデルを持ち込み、カメラ、推論、表示 (edgeai-gst-apps を使用) を備えた SDK にデプロイするためのアーティファクトをコンパイル、ベンチマーク、生成します。 - データセットの読み込み、前処理、後処理を含む推論パイプラインを理解します - 大規模なデータセットによる精度と遅延のベンチマーク - トレーニング後の量子化 - 開発環境を簡単にセットアップできる Docker | |
| モデルトレーニングツール | エッジアイモデル最適化 | モデルトレーニングを改善するためのモデル最適化ツール、TIDL に優しいモデルをトレーニングするためのツール。 -モデル手術: 精度の低下を最小限に抑えてモデルを修正し、TI デバイスに適したものにします (サポートされていないオペレーターを置き換えます)。 - QAT : 固定小数点量子化の精度を向上させるための量子化対応トレーニング - モデルの枝刈り/スパース性: トレーニング中にスパース性を誘発します - 特定のデバイスにのみ適用可能 - これは開発中です。 | - Tensorflow をサポートしていません |
| モデルのトレーニングとコード | エッジアイトーチビジョン エッジアイ-MM検出 edgeai-mmdetection3d エッジアイ-HF-トランスフォーマー エッジアイMMポーズ エッジアイヨロックス | さまざまなタスクのトレーニング リポジトリ - モデルのライト バージョンを使用して、一般的なトレーニング リポジトリ (mmdetection、torchvision など) の拡張機能を提供します | - Tensorflow をサポートしていません |
| エンドツーエンドのモデル開発 - データセット、トレーニング、コンパイル | エッジアイモデルメーカー | 初心者に優しい、コマンドライン、トレーニングとコンパイルのための統合環境 - 独自のデータを持ち込み、モデルを選択し、トレーニングを実行して、SDK にデプロイするためのアーティファクトを生成します - Model Composer のバックエンド ツール (Model Composer と比較して機能が早期に利用可能) | - Bring Your Own Model ワークフローはサポートされません |
| Edgeai-modelmaker で使用されるデータセットの例 | エッジアイデータセット | データセットの例 |
技術ドキュメントは、各リポジトリのドキュメントにあります。ここには、さまざまなトピックに関する高レベルの概要を提供する技術レポートとチュートリアルのコレクションがあります。 「Edge AI Tech Reports」を参照してください。
