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Otimize seus Modelos com OpenVINO

Desbloqueie o desempenho potencial com podas avançadas, quantização e otimizações de gráfico para implementações em CPUs e bordas.

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1Maximize a velocidade de inferência e reduza a latência com modelos otimizados.
2Aumente a eficiência de implantação em uma ampla gama de dispositivos de borda.
3Alcance alto desempenho com otimização de recursos personalizada para ambientes apenas com CPU.

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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.

  • 1Aproveite técnicas de otimização de ponta.
  • 2Suporte para uma variedade de aceleradores de hardware.
  • 3Integração 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.

  • 1Poda dinâmica de modelos para eliminar parâmetros não utilizados.
  • 2Quantização inteligente para processamento de baixa precisão.
  • 3Otimizações 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.

  • 1Detecção de objetos em tempo real em vigilância inteligente.
  • 2Imagens diagnósticas aprimoradas em aplicações de saúde.
  • 3Análise 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.