Intel OpenVINO
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AI Tool
Otimize seus Modelos com OpenVINO
Desbloqueie o desempenho potencial com podas avançadas, quantização e otimizações de gráfico para implementações em CPUs e bordas.
Maximize a velocidade de inferência e reduza a latência com modelos otimizados.Aumente a eficiência de implantação em uma ampla gama de dispositivos de borda.Alcance alto desempenho com otimização de recursos personalizada para ambientes apenas com CPU.
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DeployHardware & AcceleratorsCPU-only Optimizers
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overview
O que é o OpenVINO Optimization Toolkit?
O OpenVINO Optimization Toolkit permite que os desenvolvedores otimizem seus modelos de inferência de IA para melhorar o desempenho em CPUs e dispositivos de borda. Com recursos como poda, quantização e otimizações de gráficos, ele ajuda a reduzir a carga computacional e a pegada de memória das aplicações de aprendizado profundo.
- Aproveite técnicas de otimização de ponta.
- Suporte para uma variedade de aceleradores de hardware.
- Integração simples com fluxos de trabalho existentes.
features
Recursos Principais
O OpenVINO Optimization Toolkit vem repleto de recursos poderosos projetados para aprimorar o desempenho do seu modelo sem comprometer a qualidade. Nossas técnicas avançadas garantem uma utilização ideal dos recursos e tempos de inferência mais rápidos.
- Poda dinâmica de modelos para eliminar parâmetros não utilizados.
- Quantização inteligente para processamento de baixa precisão.
- Otimizações de gráfico aprimoradas para execução eficiente.
use_cases
Casos de Uso Ideais
Seja você responsável pela implementação de soluções de IA em cidades inteligentes, saúde ou automação industrial, o OpenVINO Optimization Toolkit é projetado para atender suas necessidades. Explore as possibilidades e expanda suas implantações de edge com otimizações de modelos eficientes.
- Detecção de objetos em tempo real em vigilância inteligente.
- Imagens diagnósticas aprimoradas em aplicações de saúde.
- Análise preditiva de manutenção na indústria.
Frequently Asked Questions
Quais tipos de modelos podem ser otimizados usando o OpenVINO Optimization Toolkit?
O conjunto de ferramentas suporta uma ampla gama de modelos de aprendizado profundo, incluindo redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs) e mais, tornando-o versátil para diversas aplicações de IA.
Como a quantização melhora o desempenho do modelo?
A quantização reduz a precisão dos pesos e ativações do modelo, resultando em tamanhos de modelo menores e tempos de inferência mais rápidos, especialmente em implantações que utilizam apenas CPU.
O OpenVINO Optimization Toolkit é compatível com outras plataformas?
Sim, o OpenVINO Optimization Toolkit foi projetado para funcionar de forma integrada com várias estruturas de aprendizado profundo, facilitando a sua inclusão no fluxo de trabalho já existente.