#ubuntu22対応 はじめて #TensorRT #学習・開発キット3 #Tensorflow, #pytorch で作成したモデルを最大40倍に高速化、自動運転 画像認識 #画像生成AI1.はじめに
はじめてのTensorRT学習・開発キットは、2022年1月に販売し好評を頂いております。このたびubuntu22.04に対応した第三世代を販売します。画像生成AIのstable diffusionで高速化に使用しています。ますます、注目されます。この機会に是非ご利用ください。
2.商品紹介
https://spectrum-tech.co.jp/products/trt.html
特徴
①TensorRT基本習得(python,c++)
TensorRTを使ってmnist,nmt,rcnn,ssdなどの基本モデルを動作させ、量子化、メモリの節約の原理を習得します。またプログラム言語は、python, c++の二つが使用できます。
②TensorRT応用例の習得。
物体認識、物体分類のTensorRTでの高速処理の体験できます。作成したモデルでtensorflowとtensorRTの比較ができ、自然言語処理、カメラを使った画像認識なども学習できます。検証済なので、安心して利用できます。応用例により自社の業務への適用が簡単にできます。画像生成AIのstable diffusionで高速化に使用しています。
③汎用デスクトップ等を使用し、エッジデバイスへの移植が容易
Nvidia専用機(jetson)の準備が不要で、お持ちのGPU搭載のデクストップPC等で利用できます。本キットで開発を行いエッジデバイスに移植が簡単にできます。自動運転、画像認識へ応用可
④初めての方でも安心サポート
安心なマニュアルと14日間の無料サポートを行います。対象は、tensorflow,pythonの基礎を習得した方になります。
提供するプログラム
①TensorRT(python)
物体認識EfficientDet,物体分類EfficientNet,Tensorflow_Mnist、Pytorch_mnist、Caffe_mnist
Onnx_packnet,Tensorflow object detection,Yolov3_onnx
②TensorRT(c++)
Mnist(onnx,uff),RCNN(faster,uff),NMT,SSD(uff)
③応用事例
BERT(自然言語処理、ドイツ語ー英語自動翻訳)
Torch2trt:カメラを使った画像認識、分類、量子化
お勧めの方
・エッジデバイスを使って自動運転、画像認識の学習、開発を行っている方。
・Tensorflow、Pytorchで作成したモデルを高速化したい方
・AIプログラムの高度なスキルを習得したい方
・AI学習の実習教材として利用を考えている学校関係の方
・画像生成AIのstable diffusionで高速化に携わっている方。
利用するために必要なスキル
・Tensorflow,Pythonの基礎的な知識(Pythonは、弊社別売りのAIプログラム学習キットで習得できます。)
・ソースコードからインストールを行うため、中上級者向けとなります。(手順書は提供します)。インストールが不慣れな方には、ソフトのインストール・サービスも提供します。(複雑で、時間のかかる作業を短縮できます。)
3.問い合わせ先
当社の強み
・無線LANの専門調査会社として、セキュリティから電波までの無線LANの専門性を強みとしております。
・無線歴35年、SI歴25年の専門家が対応します。
・自社所有の測定ツール(Linux,スペアナ、電波診断ツール、セキュリティ診断ツール、トラヒック診断ツール)により迅速に対応します。
スペクトラム・テクノロジー株式会社
https://spectrum-tech.co.jp
電話:04-2990-8881
email:sales1@spectrum-tech.co.jp
担当:村上