Edge AI 모델 훈련, 양자화, 컴파일/벤치마크 및 Model Zoo
이전 릴리스에 대한 자세한 내용과 정보는 릴리스 노트 에서 확인할 수 있습니다.
장치/EVM에서 컴파일된 모델을 사용하려면 올바른 git 브랜치(SDK 버전과 일치)를 사용하는 것이 중요합니다.
당사의 문서 랜딩 페이지는 다음과 같습니다.
| 범주 | 툴링크 | 목적 | 그렇지 않다 |
|---|---|---|---|
| 모델 동물원 / 모델 컬렉션 | edgeai-modelzoo | 사전 훈련된 모델 모음 제공 | |
| 모델 컴파일 및 벤치마킹 | edgeai 벤치마크 | 쉬운 모델 컴파일 및 속도/정확도 벤치마킹을 위한 edgeai-tidl-tools 위에 래퍼 - 자체 모델을 가져와서 카메라, 추론 및 디스플레이를 사용하여 SDK에 배포할 아티팩트를 컴파일, 벤치마킹 및 생성합니다(edgeai-gst-apps 사용). - 데이터세트 로딩, 전처리, 후처리를 포함한 추론 파이프라인을 이해합니다. - 대규모 데이터 세트를 통한 정확도 및 지연 시간 벤치마킹 - 훈련 후 양자화 - 손쉬운 개발 환경 구축을 위한 Docker | |
| 모델 훈련 도구 | edgeai 모델 최적화 | 향상된 모델 교육을 위한 모델 최적화 도구 , TIDL 친화적 모델을 교육하는 도구입니다. - 모델 수술 : 정확도 손실을 최소화하면서 모델을 수정하고 TI 장치에 적합하게 만듭니다(지원되지 않는 운영자 대체). - QAT : 고정 소수점 양자화로 정확도를 향상시키는 Quantization Aware Training - 모델 가지치기/희소성: 훈련 중에 희소성을 유도합니다. 특정 장치에만 적용 가능하며 현재 개발 중입니다. | - 텐서플로우를 지원하지 않습니다. |
| 모델 학습 및 코드 | edgeai-torchvision edgeai-mm 감지 edgeai-mm탐지3d edgeai-hf-변압기 edgeai-mmpose edgeai-yolox | 다양한 작업을 위한 교육 저장소 - 라이트 버전의 모델을 통해 인기 있는 교육 리포지토리(예: mmDetection, torchvision)의 확장 기능을 제공합니다. | - 텐서플로우를 지원하지 않습니다. |
| 엔드투엔드 모델 개발 - 데이터 세트, 교육 및 편집 | edgeai-모델메이커 | 초보자 친화적인 명령줄, 교육 및 컴파일을 위한 통합 환경 - 자신의 데이터를 가져오고, 모델을 선택하고, 교육을 수행하고, SDK에 배포할 아티팩트를 생성합니다. - 모델 작성기를 위한 백엔드 도구(모델 작성기에 비해 기능을 조기에 사용할 수 있음) | - 자체 모델 가져오기 워크플로를 지원하지 않습니다. |
| edgeai-modelmaker에 사용되는 예제 데이터세트 | edgeai 데이터 세트 | 예시 데이터 세트 |
기술 문서는 각 저장소의 문서에서 찾을 수 있습니다. 여기에는 다양한 주제에 대한 높은 수준의 개요를 제공하는 기술 보고서 및 튜토리얼 모음이 있습니다. Edge AI 기술 보고서를 참조하세요.
