přejít na obsah přejít na navigaci

Linux E X P R E S, QuAI – efektivní řešení pro vývoj aplikací umělé inteligence

EDU Trainings IT školení

QuAI – efektivní řešení pro vývoj aplikací umělé inteligence

qnap_quai100.png

Aplikace a služby na bázi umělé inteligence (AI) jsou na trhu stále žádanější, a proto rychle roste i poptávka po výpočetních prostředích, která umožňují efektivně budovat, cvičit, optimalizovat a zavádět modely pro strojové učení. QNAP na tuto poptávku reaguje a nabízí výpočetní platformu s názvem QuAI založenou na výkonu a flexibilitě zařízení QNAP NAS. Díky QuAI se z NAS zařízení QNAP stává výkonný akcelerátor strojového učení.


qnap_quai_01.jpg

QuAI je nákladově velmi efektivní řešení, které umožňuje vědcům a vývojářům rychle budovat, cvičit, optimalizovat a zavádět modely pro strojové učení pomocí výkonných algoritmů a široké škále podporovaných AI frameworků a knihoven jako TensorFlow, Caffe, MXNet, Neon, Microsoft Cognitive Toolkit a Torch pro snadnější vývoj.

qnap_quai_02.png

„Vývoj aplikace AI v zásadě zahrnuje vytvoření a vytrénování modelu, odladění jeho parametrů a následně uvedení do skutečného použití. QuAI je navržen tak, aby pomohl vědcům, inženýrům, ale i studentům snadno řídit tyto procesy, aniž by museli trávit spoustu času instalací nebo vypořádáním se s ovladači, knihovnami, kontejnery nebo virtuálními stroji,“ řekl Ruei-De Chang, produktový manažer AI QNAP, při uvedení QuAI na loňském Computexu.

Začít používat QuAI je snadné. Nejprve nainstalujte a aktivujte QuAI z QTS App Center. Poté nainstalujte do NASu kartu akcelerátoru hlubokého učení a odpovídající ovladač z QTS App Center. Nakonec vytvořte potřebné kontejnery a můžete začít vyvíjet AI aplikaci.

qnap_quai_03.png

qnap_quai_04.jpg

Úspěch strojového učení závisí na třech kritických faktorech: data, výpočetní výkon a algoritmy. Protože NAS byl vždy ideální pro ukládání dat, využívá QNAP své zkušenosti v této oblasti a přidává ve vhodných NAS zařízeních podporu pro karty akcelerátoru hlubokého učení. Díky tomu mohou uživatelé QNAP NAS využít výkonu GPU pro zvýšení výkonu strojového učení a inferencí modelů AI.

Vytváření, školení a optimalizace modelů AI jsou první a základní kroky k vývoji aplikací AI. Klíčovou součástí nabídky QNAPu pro vývoj aplikací AI jsou rozšiřující karty pro akceleraci hlubokého učení, které mohou být nainstalovány i v pracovních stanicích, ovšem výhodou jejich instalace do vhodných NAS zařízení QNAP je, že v takovém případě jsou blízko k datům, což eliminuje potřebu přesouvat data jinam. Navíc s komplexními funkcemi správy dat, včetně komprese dat, deduplikace, automatického vrstvení úložiště, ukládání SSD do mezipaměti, všestranných technologií ochrany dat a rychlého nasazení, je QNAP NAS neuvěřitelně nákladově efektivní možností pro vývoj systémů umělé inteligence. Důležitou výhodou je přitom také pohodlí a snadné použití.

TS-2888X.png

Příkladem zařízení QNAP, které je ideální pro vývoj aplikací umělé inteligence, může být model TS-2888X, který poskytuje velkokapacitní úložiště, vysoký výpočetní výkon nezbytný pro strojové učení a platformu QuAI pro vývoj umělé inteligence. Kombinace výkonného systému QNAP a softwaru QuAI pomáhá zkrátit dobu vývoje a snížit náročnost nastavení prostředí umělé inteligence. Díky podpoře frameworku Intel OpenVINO (Open Visual Inference and Neural Network Optimization) pomáhá QuAI také urychlovat vývoj vysoce výkonného počítačového vidění.

qnap_quai_05.png

Nahoru

Přidat názor

Nejsou podporovány žádné značky, komentáře jsou jen čistě textové. Více o diskuzích a pravidlech najdete v nápovědě.
Diskuzi můžete sledovat pomocí RSS kanálu rss



 
 

Top články z OpenOffice.cz