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आरएफ सिस्टम में एआई तैनाती में क्रांति: दीपवेव डिजिटल का AIR-T वर्कफ़्लो टूलबॉक्स

गहन चर्चा
तकनीकी
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TLDR Technologies, Inc

लेख AIR-T प्लेटफ़ॉर्म पर न्यूरल नेटवर्क बनाने, प्रशिक्षित करने, अनुकूलित करने और तैनात करने के लिए एक सरल वर्कफ़्लो का विवरण देता है। यह एक चरण-दर-चरण प्रक्रिया को विस्तार से बताता है जिसमें TensorFlow मॉडल का प्रशिक्षण, NVIDIA के TensorRT का उपयोग करके इसे अनुकूलित करना, और अनुमान के लिए इसे तैनात करना शामिल है, सभी के साथ उपयोग में आसानी और दक्षता पर जोर दिया गया है।
  • मुख्य बिंदु
  • अनूठी अंतर्दृष्टि
  • व्यावहारिक अनुप्रयोग
  • प्रमुख विषय
  • प्रमुख अंतर्दृष्टि
  • लर्निंग परिणाम

  • • मुख्य बिंदु

    • 1
      न्यूरल नेटवर्क तैनाती के लिए स्पष्ट चरण-दर-चरण मार्गदर्शन
    • 2
      वास्तविक दुनिया के उदाहरणों के साथ व्यावहारिक अनुप्रयोग पर ध्यान केंद्रित करना
    • 3
      उन्नत प्रदर्शन के लिए अनुकूलन तकनीकों का एकीकरण

  • • अनूठी अंतर्दृष्टि

    • 1
      डेटा दर को अधिकतम और विलंबता को न्यूनतम करने के लिए ज़ीरो कॉपी का उपयोग
    • 2
      तैनाती प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए एक व्यापक टूलबॉक्स का समावेश

  • • व्यावहारिक अनुप्रयोग

    • लेख व्यावहारिक अंतर्दृष्टि और एक स्पष्ट वर्कफ़्लो प्रदान करता है जो AIR-T प्लेटफ़ॉर्म पर एआई मॉडल तैनात करने में समय और जटिलता को काफी कम कर सकता है।

  • • प्रमुख विषय

    • 1
      न्यूरल नेटवर्क का प्रशिक्षण और तैनाती
    • 2
      TensorRT का उपयोग करके अनुकूलन
    • 3
      एआई-सक्षम रेडियो फ़्रीक्वेंसी सिस्टम

  • • प्रमुख अंतर्दृष्टि

    • 1
      एआई मॉडलों के लिए सरल तैनाती प्रक्रिया
    • 2
      सभी आवश्यक निर्भरताओं के साथ व्यापक टूलबॉक्स
    • 3
      प्रदर्शन अनुकूलन तकनीकों पर ध्यान केंद्रित करना

  • • लर्निंग परिणाम

    • 1
      AIR-T पर न्यूरल नेटवर्क तैनात करने के लिए पूर्ण वर्कफ़्लो को समझें
    • 2
      NVIDIA के TensorRT का उपयोग करके अनुकूलन तकनीकों को सीखें
    • 3
      एआई अनुप्रयोगों में डेटा हैंडलिंग के कुशल तरीकों के बारे में जानें
उदाहरण
ट्यूटोरियल
कोड नमूने
दृश्य
मूल सिद्धांत
उन्नत सामग्री
व्यावहारिक सुझाव
सर्वोत्तम प्रथाएँ

“ AIR-T तैनाती टूलबॉक्स का परिचय

दीपवेव डिजिटल ने एक गेम-चेंजिंग वर्कफ़्लो टूलबॉक्स का अनावरण किया है, जिसे AIR-T (आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रेडियो ट्रांससीवर) प्लेटफ़ॉर्म पर न्यूरल नेटवर्क बनाने, प्रशिक्षित करने, अनुकूलित करने और तैनात करने की प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह अभिनव टूलबॉक्स AIR-T और AirStack दोनों पर मूल रूप से काम करता है, जिससे अतिरिक्त सॉफ़्टवेयर इंस्टॉलेशन की आवश्यकता समाप्त हो जाती है और एआई-सक्षम रेडियो फ़्रीक्वेंसी (RF) सिस्टम की तैनाती को काफी सरल बना देता है।

“ सरल वर्कफ़्लो अवलोकन

नया वर्कफ़्लो तीन मुख्य चरणों में विभाजित है: प्रशिक्षित करें, अनुकूलित करें, और तैनात करें। यह सरल दृष्टिकोण डेवलपर्स को एक मौजूदा TensorFlow मॉडल लेने और इसे AIR-T पर एक मिनट से भी कम समय में तैनात करने की अनुमति देता है। यह प्रक्रिया AirStack 0.3.0+ API के साथ निर्बाध रूप से काम करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जिससे AIR-T उपयोगकर्ताओं के लिए संगतता और उपयोग में आसानी सुनिश्चित होती है।

“ चरण 1: न्यूरल नेटवर्क का प्रशिक्षण

सीखने की प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए, दीपवेव डिजिटल एक उदाहरण TensorFlow न्यूरल नेटवर्क प्रदान करता है जो एक सरल गणितीय गणना करता है। यह उदाहरण उपयोगकर्ताओं को प्रशिक्षण प्रक्रिया को समझने के लिए एक टेम्पलेट के रूप में कार्य करता है, जिसे वास्तविक दुनिया के डेटा पर प्रशिक्षित अधिक जटिल न्यूरल नेटवर्क के लिए आसानी से अनुकूलित किया जा सकता है। टूलबॉक्स में प्रशिक्षण चरण के माध्यम से उपयोगकर्ताओं का मार्गदर्शन करने के लिए सभी आवश्यक कोड, उदाहरण और बेंचमार्किंग उपकरण शामिल हैं।

“ चरण 2: TensorRT के साथ अनुकूलन

एक बार जब न्यूरल नेटवर्क प्रशिक्षित हो जाता है, तो अगला चरण NVIDIA के TensorRT का उपयोग करके अनुकूलन करना है। यह महत्वपूर्ण चरण नेटवर्क के प्रदर्शन को बढ़ाता है, इसे AIR-T पर कुशल तैनाती के लिए तैयार करता है। अनुकूलन प्रक्रिया के परिणामस्वरूप एक फ़ाइल उत्पन्न होती है जिसमें अनुकूलित नेटवर्क होता है, जो अंतिम तैनाती चरण के लिए तैयार होता है।

“ चरण 3: AIR-T पर तैनाती

वर्कफ़्लो का अंतिम चरण AIR-T पर अनुकूलित न्यूरल नेटवर्क को अनुमान के लिए तैनात करना है। यह टूलबॉक्स AIR-T पर GPU/CPU साझा मेमोरी इंटरफ़ेस का लाभ उठाता है ताकि रिसीवर से नमूने प्राप्त किए जा सकें और न्यूरल नेटवर्क को ज़ीरो कॉपी तकनीक का उपयोग करके फ़ीड किया जा सके। यह दृष्टिकोण डिवाइस-से-होस्ट या होस्ट-से-डिवाइस कॉपी की आवश्यकता को समाप्त करता है, डेटा दर को अधिकतम करते हुए विलंबता को न्यूनतम करता है।

“ नए वर्कफ़्लो के लाभ

AIR-T पर सरल एआई तैनाती वर्कफ़्लो कई प्रमुख लाभ प्रदान करता है: 1. AIR-T और AirStack के साथ मूल संगतता 2. TensorFlow मॉडलों की त्वरित तैनाती 3. उदाहरणों और बेंचमार्किंग उपकरणों के साथ व्यापक टूलबॉक्स 4. TensorRT एकीकरण के माध्यम से अनुकूलित प्रदर्शन 5. डेटा हैंडलिंग में सुधार के लिए GPU/CPU साझा मेमोरी का कुशल उपयोग 6. RF सिस्टम में विलंबता को न्यूनतम और डेटा दर को अधिकतम करना

“ निष्कर्ष और भविष्य के निहितार्थ

दीपवेव डिजिटल का नया एआई तैनाती वर्कफ़्लो टूलबॉक्स एआई-सक्षम रेडियो फ़्रीक्वेंसी सिस्टम के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। प्रशिक्षण से लेकर तैनाती तक की प्रक्रिया को सरल बनाकर, यह AIR-T तकनीक के साथ काम करने वाले शोधकर्ताओं, डेवलपर्स और इंजीनियरों के लिए नए संभावनाओं के द्वार खोलता है। चूंकि टूलबॉक्स ओपन-सोर्स है और सभी AIR-T मॉडलों पर मूल रूप से चलता है, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाते हुए RF अनुप्रयोगों में तेजी से नवाचार और विकास के लिए रास्ता प्रशस्त करता है।

 मूल लिंक: https://blog.deepwavedigital.com/simplified-ai-deployment-workflow-on-air-t-d82d1e402d9e

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