Huấn luyện, thích nghi và tối ưu hóa là các bước quan trọng trong việc phát triển và cải tiến các mô hình học máy. NVIDIA TAO (Train, Adapt, Optimize) là một nền tảng dành cho việc huấn luyện, thích nghi và tối ưu mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) của NVIDIA. Nền tảng này được thiết kế để hỗ trợ các công việc liên quan đến xây dựng và triển khai mô hình AI trên các thiết bị nền tảng đám mây, vi xử lý đám mây, hoặc thiết bị nhúng.
Với NVIDIA TAO, người dùng có thể sử dụng các công cụ và tài nguyên để thực hiện các bước quan trọng trong quá trình phát triển mô hình AI:
- Huấn luyện: Huấn luyện một mô hình học máy bao gồm việc cung cấp cho nó một tập dữ liệu để học các mẫu, mối quan hệ và thực hiện dự đoán. Trong quá trình huấn luyện, mô hình điều chỉnh các thông số nội bộ của mình để giảm thiểu sự khác biệt giữa các dự đoán của nó và nhãn đúng trong dữ liệu huấn luyện. Quá trình tối ưu hóa thường bao gồm một thuật toán lặp, như gradient descent, để cập nhật các thông số của mô hình. NVIDIA TAO cung cấp một loạt công cụ và thư viện hỗ trợ việc huấn luyện mô hình AI. Các công cụ này bao gồm NVIDIA Triton Inference Server để triển khai mô hình, NVIDIA TensorRT để tăng tốc phần cứng cho tính toán AI, và NVIDIA Clara để hỗ trợ trong lĩnh vực y tế.
- Thích nghi: Thích nghi một mô hình đề cập đến quá trình sửa đổi hoặc điều chỉnh một mô hình đã được huấn luyện hiện tại để hoạt động tốt hơn trên một nhiệm vụ cụ thể hoặc một tập dữ liệu mới. Điều này có thể cần thiết khi mô hình đã được huấn luyện trên một tập dữ liệu tổng quát cần được đặc biệt hóa cho một lĩnh vực cụ thể hoặc khi có dữ liệu mới được cung cấp. Thích nghi có thể bao gồm việc đóng băng một số lớp thấp hơn của mô hình để bảo tồn các biểu diễn đã học được và chỉ huấn luyện lại các lớp cao hơn với dữ liệu mới. Quá trình này được gọi là transfer learning (học chuyển giao). NVIDIA TAO cung cấp các công cụ và kỹ thuật cho việc thích nghi mô hình AI đã huấn luyện với dữ liệu mới hoặc cho các nhiệm vụ cụ thể. Điều này bao gồm khái niệm về transfer learning và fine-tuning, nơi một mô hình đã được huấn luyện sẵn có thể được thích nghi và điều chỉnh để hoạt động tốt trên tập dữ liệu mới.
- Tối ưu hóa: Tối ưu hóa nhằm cải thiện hiệu suất và hiệu quả của một mô hình học máy. Điều này có thể bao gồm các kỹ thuật khác nhau như tinh chỉnh siêu tham số, bao gồm việc lựa chọn các giá trị tối ưu cho các siêu tham số của mô hình (ví dụ: tốc độ học, độ bền định tuyến) để đạt được kết quả tốt hơn. Các kỹ thuật tối ưu hóa khác bao gồm nén mô hình để giảm kích thước và yêu cầu tính toán, và lượng tử hóađể biểu diễn trọng số và kích hoạt bằng ít bit hơn trong khi vẫn duy trì hiệu suất. NVIDIA TAO cung cấp các công cụ và kỹ thuật để tối ưu hóa mô hình AI để đạt được hiệu suất và hiệu quả tốt nhất. Điều này bao gồm tối ưu hóa tính toán, tối ưu hóa mô hình để giảm kích thước và tăng tốc độ tính toán, và tối ưu hóa các tham số và siêu tham số của mô hình để đạt được kết quả tốt nhất.
Ba bước: huấn luyện, thích nghi và tối ưu hóa không nhất thiết phải tuần tự và có thể thực hiện lặp đi lặp lại để liên tục cải thiện hiệu suất của mô hình. Ngoài ra, các phương pháp và kỹ thuật cụ thể được sử dụng cho mỗi bước phụ thuộc vào lĩnh vực vấn đề, dữ liệu có sẵn và loại mô hình được sử dụng. NVIDIA TAO cung cấp một khung làm việc toàn diện để hỗ trợ các bước quan trọng trong quá trình phát triển mô hình AI và tối ưu hóa hiệu suất của chúng. Đây là một công nghệ mạnh mẽ và được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng AI và lĩnh vực liên quan.