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英特尔推出开源AI参考套件简化多行业AI开荒

  英特尔正式推出了首套开源AI参考套件,旨在让企业能够在要塞、云霄和界限情况中都更易于谋划AI。这些在英特尔On财富更新峰会(Intel Vision)上率先发布的参考套件搜罗AI模型代码、端到端死板练习管道证明、库和用于跨架构运行的英特尔oneAPI组件,让数据科学家和开拓者无妨练习怎么更速快、更精粹地在诊疗、制造、零售和其他行业设计凿凿性更高、本能更优和总落地成本更低的AI。

  英特尔副总裁兼人工智能和融会部分总经理李炜博士呈现:“在开放和众创的境遇中,创新智力强大兴奋。非论是包罗万般已优化的着作框架的英特尔加速怒放AI软件生态,依然英特尔的AI器材,都创立在盛开的、基于圭表的、关营的oneAPI编程模型基础上。这回推出的参考套件是用英特尔的各项端到端AI软件产品打造而成,将让数百万的开辟者和数据科学家不妨容易连忙地将AI参加使用按序,或改革现有的智能管制准备。”

  随着视觉、语音、推举系统等范围的用例显露,AI事务负载正不息增加并变得更补充样化。与埃森哲共同拓荒的英特尔AI参考套件旨在加快启发AI在各行业的操纵。这些套件是开源的预置AI,可针对千般危险企业应用场景,搭救新AI的引入和现有AI管制规划的计谋调理。

  公用步骤家当强健:随着环球能源花费的连续添加,电力传输产业的数量估摸也将增长。这一预计领略模型被教员用于进步公用次序的任职真实性。颠末英特尔®oneAPI数据领悟库(Intel® oneAPI Data Analytics Library),它利用经英特尔优化的XGBoost算法,基于34项属性和高出1,000万个数据点,对电线。数据榜样包括财富应用年限、刻板机能、地理空间数据、追究报告、制造商、先前的维筑和支撑汗青以及断电纪录。该预计性家当支持模型会接续研习新供给的数据,如新的电线杆制作商、断电和其他们条款变更。

  视觉材料操纵:原料专揽是全体创造业务中的一定次序。准备机视觉本领的寻事在于它们在教授进程中不时必要大量的图像算力,且须要随着新产品的推出屡次地浸新锻练。这一AI视觉质量专揽模型是用搜罗英特尔®PyTorch优化版的英特尔®AI Analytics Toolkit和英特尔®发行版OpenVINO东西套件教练而成,二者均由oneAPI供给武艺支援。针对跨CPU、GPU和其余基于加速器的架构的盘算机视觉事情负载,与现有的未经英特尔优化2的埃森哲视觉质量垄断套件相比,这一模型的的教练和推理快度区别抬高了20%和55%。应用计划机视觉技术和SqueezeNet分类算法,这一AI视觉材料把持模型可颠末超参数调优和优化检测药品罅隙,确切率达95%。

  客服板滞人:对话式闲聊呆滞人已成为布施整体企业郁勃的关头服务。用于对话式闲话板滞人交互的AI模型是范围雄伟且高度紊乱的。这款参考套件包含了进行贪图分类(intent classification)和命名实体甄别(named-entity recognition)的深度练习自然发言处分模型,行使BERT和PyTorch。英特尔®PyTorch增长包(Intel® Extension for PyTorch)和英特尔®发行版OpenVINO工具对该模型举办了优化,竣工了跨异构的更高性能,与现有的未经英特尔优化3的埃森哲客服机器人套件比拟,推理速度降低了45%,同时,还让开采者进程最少的代码厘革就能浸新操纵模型开发代码举办教员和推理。

  智能文档索引:企业每年须要统辖和认识数百万份文档,许多半组织化和非构造化文档都须要手动控制。AI不妨自愿执掌和分类这些文档,以提高快度并颓丧人力成本。此款套件应用营救向量分类(SVC)模型,并经过oneAPI本领支持下的Intel®发行版Modin和英特尔®Scikit-learn增加包(Intel® Extension for Scikit-learn)举办了优化。与现有的未经英特尔优化4的埃森哲智能文档索引工具包比拟,这些工具将将数据预料理、锻练和推理的韶华分辩提升了46%、96%和60%,能以65%的确切率审阅和阐明文档。

  这些AI参考套件可在英特尔官网的AI参考套件页面或Github上免费下载。

  开荒者生气能将AI参预其统辖准备,英特尔这回宣告的AI参考套件则有助于这一主意的告竣。这些套件创建在英特尔端到端器械和框架优化AI软件的本相上,并完竣了这一产品召集。基于oneAPI开放的、基于标准的、异构的,可在多种架构上运行的编程模型斥地,这些用具能征服专有处境抑制,赞成数据科学家以更速的速度和更低的成本教员模型。

  将来一年,英特尔还将发表一系列新开源AI参考套件,提供各样已锻练好的机器练习和深度进筑模型,扶助各式领域的企业举行数字化转型。

  劳绩梗概有所差异。机能功效基于配确信休中涌现的日期进行实验,且约略并未反应全盘果然可用的改善。

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