Механизм вывода

Как работают двигатели вывода

Механизм вывода использует предварительно обученную модель, часто разработанную с помощью таких фреймворков, как PyTorch или TensorFlowв которой заключены знания, необходимые для решения конкретной задачи. Когда на вход поступают новые данные (например, изображение, аудиоклип или текстовое предложение), механизм выводов обрабатывает их с помощью вычислительного графа модели. В результате формируется выходной результат, например, идентификация объектов на изображении, расшифровка речи или классификация чувств. Ultralytics YOLO Модели Ultralytics YOLO, например, зависят от эффективных движков вывода, позволяющих в реальном времени обнаруживать и сегментировать объекты на различных платформах, от мощных облачных серверов до ограниченных в ресурсах граничных устройств. Производительность движка вывода напрямую влияет на скорость и отзывчивость приложения, что часто измеряется задержкой вывода.

Оптимизации и ключевые особенности

Современные движки вывода включают в себя различные методы оптимизации, чтобы повысить скорость и эффективность, делая развертывание ИИ возможным на различном оборудовании. К общим стратегиям относятся:

• Оптимизация модели: Такие техники, как квантование модели (уменьшение точности весов модели) и обрезка модели (удаление лишних параметров), значительно уменьшают размер модели и вычислительные требования. Узнай больше о том , что такое оптимизация моделей, в этом кратком руководстве.
• Аппаратное ускорение: Для ускорения вычислений движки часто используют специализированное оборудование, такое как GPU, TPU или особые ускорители, например платформы NVIDIA Jetson.
• Совместимость форматов: Поддержка стандартных форматов моделей, таких как ONNX (Open Neural Network Exchange), TensorRT, и OpenVINO позволяет развертывать модели, обученные в одном фреймворке, на разных движках и аппаратном обеспечении. Изучи различные варианты развертывания моделей.

В то время как обучающие фреймворки сосредоточены на построении и обучении моделей, движки вывода специализируются на эффективном выполнении этих обученных моделей для задач предсказания.

Применение в реальном мире

Системы выводов являются основополагающими для бесчисленных приложений ИИ:

1. Автономное вождение: Самостоятельно управляемые автомобили в значительной степени полагаются на движки для обработки данных с камер, LiDAR и других датчиков в режиме реального времени. Эти двигатели запускают сложные модели компьютерного зрения для обнаружения пешеходов, других транспортных средств, разметки и дорожных знаков, обеспечивая безопасную навигацию. Низкая задержка, обеспечиваемая оптимизированными движками, очень важна для принятия решений в доли секунды при вождении, о чем подробно рассказывается в дискуссиях об ИИ в самоуправляемых автомобилях.
2. Анализ медицинских изображений: В здравоохранении движки выводов используют модели, обученные анализировать медицинские снимки, например МРТ или КТ. Они могут быстро выделить потенциальные аномалии, например, обнаружить опухоли мозга или выявить признаки заболевания, помогая рентгенологам в диагностике. Это приложение демонстрирует, как движки выводов поддерживают более быстрый и потенциально более точный анализ медицинских изображений. Платформы вроде Ultralytics HUB облегчают обучение и развертывание таких моделей.

Эти примеры иллюстрируют, как движки вывода устраняют разрыв между обученными моделями ИИ и практическим, реальным воздействием в различных отраслях, включая ИИ в сельском хозяйстве и ИИ в производстве.