Modele neo

Optimisation du modèle avec un exemple de classification d`image vous pouvez créer un travail de compilation Neo à partir de la console Amazon SageMaker, de l`AWS Command line interface (AWS CLI), du bloc-notes python ou du SDK Amazon SageMaker. Avec quelques commandes CLI, un appel d`API, ou quelques clics, vous pouvez convertir un modèle pour votre plate-forme choisie. Vous pouvez déployer le modèle sur un point de terminaison Amazon SageMaker ou sur un appareil AWS IoT Greengrass rapidement. Amazon SageMaker fournit des images de conteneur Neo pour les modèles Amazon SageMaker XGBoost et classification d`images, et prend en charge les conteneurs compatibles avec Amazon SageMaker pour vos propres modèles compilés. Neo est disponible en tant que code source libre comme projet Neo-AI sous la licence logicielle Apache. Cela permet aux développeurs et aux fournisseurs de matériel de personnaliser les applications et les plateformes matérielles, et de tirer parti de l`optimisation de Neo et des techniques d`utilisation des ressources réduites. Neo est également disponible en tant que code source libre comme projet Neo-AI sous la licence logicielle Apache, permettant aux développeurs de personnaliser le logiciel pour différents appareils et applications. Amazon SageMaker Neo génère un exécutable déployé sur des instances Cloud et des périphériques Edge. Le runtime Neo réduit l`utilisation des ressources telles que le stockage sur les plateformes de déploiement par 10x et élimine la dépendance des frameworks. Par exemple, le runtime Neo occupe 2,5 Mo de stockage par rapport aux déploiements dépendants de l`infrastructure pouvant occuper jusqu`à 1 Go de stockage. Ordinairement, l`optimisation des modèles d`apprentissage automatique pour l`inférence sur plusieurs plateformes est extrêmement difficile car vous devez ajuster manuellement les modèles pour la configuration matérielle et logicielle spécifique de chaque plateforme. Si vous souhaitez obtenir des performances optimales pour une charge de travail donnée, vous devez connaître l`architecture matérielle, le jeu d`instructions, les modèles d`accès à la mémoire et les formes de données d`entrée entre autres facteurs. Pour le développement de logiciels traditionnels, des outils tels que les compilateurs et les profileurs simplifient le processus.

Pour l`apprentissage automatique, la plupart des outils sont spécifiques à l`infrastructure ou au matériel. Cela vous oblige à un processus manuel d`essai et d`erreur qui est peu fiable et improductif. Neo est une entreprise néerlandaise qui fabrique ses répliques à partir de résine. La gamme de produits de base de Neo se compose de voitures de route britanniques et européennes classiques à l`échelle 1:43, mais l`entreprise va reproduire à peu près n`importe quoi. Au fil des ans, nous avons également vu des sujets de voitures de route modernes aux voitures de course classiques, cabines de camion, des corses et autres! Neo libère également occasionnellement l`impair 1:18 voiture classique, mais ce sont peu et loin entre. Comme avec la plupart des sociétés de résine, Neo est capable de produire des répliques en petit nombre, ce qui lui permet d`offrir plus de sujets spécialisés. La qualité de ses modèles ne peut pas être blâmé.