تحسين نماذج التعلم العميق باستخدام TensorRT للاستدلال الأسرع والفعال على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA . تحقيق أداء في الوقت الفعلي مع YOLO وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
TensorRT عبارة عن مجموعة أدوات تطوير برمجيات (SDK) لاستدلال التعلم العميق عالي الأداء. تم تطويرها من قبل NVIDIA ، وهي تسهل تحسين الشبكات العصبية المدربة لنشرها في بيئات الإنتاج، خاصة على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA . وهي مصممة لأخذ النماذج المدربة من أطر عمل مثل PyTorch أو TensorFlow وتحسينها من أجل استدلال أسرع وأكثر كفاءة، وهو أمر بالغ الأهمية للتطبيقات في الوقت الفعلي.
TensorRT هو في الأساس مُحسِّن استدلال ومحرك وقت تشغيل. فهو يأخذ نموذج تعلّم عميق مدرّب ويطبق العديد من التحسينات لتحسين أدائه أثناء مرحلة الاستدلال. وتتضمن هذه العملية تقنيات مثل تحسين الرسم البياني ودمج الطبقات والتكميم والضبط التلقائي للنواة. من خلال تحسين النموذج، يقلل TensorRT من زمن الاستجابة ويزيد من الإنتاجية، مما يجعل من الممكن نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة في التطبيقات التي تتطلب أوقات استجابة سريعة.
TensorRT ليس إطار عمل تدريبي؛ بل يُستخدم بعد تدريب النموذج باستخدام أطر عمل مثل PyTorch أو TensorFlow. وهو يركز بشكل خاص على مرحلة النشر، مما يضمن تشغيل النماذج بأسرع ما يمكن وبكفاءة على الأجهزة المستهدفة، وبشكل أساسي NVIDIA GPUs. يعد هذا الأمر ذا قيمة خاصة للتطبيقات التي تعمل على الأجهزة المتطورة أو في مراكز البيانات حيث تكون سرعة الاستدلال واستخدام الموارد أمرًا بالغ الأهمية.
تتضمن عملية التحسين في TensorRT عدة خطوات رئيسية لتحسين أداء الاستدلال:
تؤدي هذه التحسينات مجتمعةً إلى تحسينات كبيرة في سرعة الاستدلال وكفاءته مقارنةً بتشغيل النموذج الأصلي غير المحسّن.
TensorRT على نطاق واسع في تطبيقات مختلفة حيث يكون الاستدلال في الوقت الحقيقي أو شبه الحقيقي ضروريًا. ومن الأمثلة الملموسة على ذلك:
TensorRT مفيدًا أيضًا في مجالات أخرى مثل تحليل الصور الطبية والروبوتات وخدمات الاستدلال المستندة إلى السحابة، حيثما كان زمن الاستجابة المنخفض والإنتاجية العالية أمرًا بالغ الأهمية.
Ultralytics YOLO يمكن تصدير النماذج وتحسينها باستخدام TensorRT للنشر على أجهزة NVIDIA . توفر وثائق التصدير الخاصة بـ Ultralytics YOLO تعليمات مفصلة حول كيفية تحويل نماذج YOLO إلى تنسيق TensorRT . يتيح ذلك للمستخدمين الاستفادة من إمكانيات التحسين TensorRT لتسريع سرعة الاستدلال لنماذجهم YOLO بشكل كبير.
بالنسبة للمستخدمين الذين ينشرون YOLOv8 على أجهزة NVIDIA Jetson Edge، غالبًا ما يكون التحسين TensorRT خطوة حاسمة لتحقيق الأداء في الوقت الفعلي. علاوة على ذلك، يستفيد DeepStream على NVIDIA Jetson من TensorRT لتطبيقات تحليلات الفيديو عالية الأداء.
يوفر استخدام TensorRT العديد من المزايا الرئيسية لنشر نماذج التعلم العميق:
وباختصار، TensorRT هو أداة حيوية للمطورين الذين يتطلعون إلى نشر تطبيقات استنتاج التعلم العميق عالية الأداء، خاصةً عند استخدام وحدات معالجة الرسومات NVIDIA . من خلال تحسين النماذج من أجل السرعة والكفاءة، يساعد TensorRT على سد الفجوة بين البحث والنشر في العالم الحقيقي، مما يجعل الذكاء الاصطناعي المتقدم متاحًا وعمليًا في مختلف الصناعات.
