이는 최신 릴리스를 Releasev1.4.3sourcecode.zip으로 다운로드할 수 있는 OpenVINO Training Extensions라는 Linux 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 OpenVINO Training Extensions라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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OpenVINO 교육 확장
기술
OpenVINO™ Training Extensions는 딥 러닝 모델을 훈련하고 최적화된 추론을 위해 OpenVINO™ 툴킷을 사용하여 변환할 수 있는 편리한 환경을 제공합니다. ote_cli가 가상 환경에 설치되면 ote 명령줄 인터페이스를 사용하여 실행, 교육, 평가, 내보내기 등과 같이 선택한 작업 유형과 관련된 템플릿에 대한 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 모델 템플릿)을 데이터 세트에 저장하고 결과를 두 개의 파일에 저장합니다. ote optimize는 모델 형식에 따라 NNCF 또는 POT를 사용하여 사전 훈련된 모델을 최적화합니다. 프레임워크별 형식으로 훈련된 스냅샷에 사용되는 NNCF 최적화. OpenVINO IR 형식으로 내보낸 모델에 사용되는 POT 최적화.
특징
- 우분투 18.04 / 20.04 필요
- Python 3.8 이상 지원
- CUDA Toolkit 11.1 필요 - GPU 교육용
- 프로젝트 파일은 OpenVINO™ Training Extensions에서 찾을 수 있습니다.
- Deep Learning Deployment Toolkit은 Apache 라이선스 버전 2.0에 따라 라이선스가 부여됩니다.
- TensorFlow 및 대부분의 PyTorch 기반 모델을 위한 교육, 내보내기 및 평가 스크립트
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/openvino-train-ext.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
