Découvrez OpenVino d'Intel : Un Guide Complet!

Table des matières

🔍 Introduction
🛠️ Présentation du Toolkit Intel Distribution of OpenVino
🤖 Entraînement vs Inférence
📊 Processus d'utilisation d'OpenVino
🔧 Étapes de l'utilisation d'OpenVino
🧩 Composants clés du Toolkit
🔗 Ressources disponibles
🌐 Expérience OpenVino via Intel DevCloud
🎓 Conclusion

Présentation du Toolkit Intel Distribution of OpenVino

La technologie Intel Distribution of OpenVino est un ensemble d'outils et de bibliothèques conçus pour optimiser et déployer des applications d'inférence visuelle et de réseaux neuronaux. Cette vidéo est le dernier volet d'une série de huit, où nous nous concentrons sur ce Toolkit spécifique.

Entraînement vs Inférence

Dans un flux de travail d'entraînement et d'inférence, vous développez d'abord et entraînez un modèle sur une infrastructure de calcul. Ce processus peut être intensif en calcul et prendre des jours voire des semaines. L'inférence, en revanche, implique le déploiement du modèle entraîné sur un appareil de périphérie. C'est ici que OpenVino entre en jeu, améliorant la réponse en temps réel des applications d'inférence.

Processus d'utilisation d'OpenVino

L'utilisation d'OpenVino se déCompose en trois étapes clés : acquisition du modèle entraîné, optimisation du modèle à l'Aide de l'optimiseur de modèle OpenVino, et déploiement du modèle optimisé à l'aide du moteur d'inférence.

Étapes de l'utilisation d'OpenVino

1. Acquisition du modèle entraîné : Le modèle entraîné est obtenu de l'environnement d'entraînement.
2. Optimisation du modèle : L'optimiseur de modèle OpenVino est utilisé pour optimiser le modèle, produisant la représentation intermédiaire (IR) d'OpenVino.
3. Déploiement du modèle optimisé : Le moteur d'inférence est utilisé pour déployer le modèle optimisé et produire les résultats attendus.

Composants clés du Toolkit

Le Toolkit comprend plusieurs composants essentiels, tels que l'optimiseur de modèle, le moteur d'inférence, des bibliothèques supplémentaires pour l'intégration facile dans les applications, ainsi qu'un ensemble d'outils et de modèles pré-entraînés.

Ressources disponibles

Un grand nombre de ressources sont disponibles, notamment des exemples de code, des applications de démonstration, et un référentiel de modèles ouverts.

Expérience OpenVino via Intel DevCloud

Pour une expérience pratique, vous pouvez vous inscrire à Intel DevCloud, qui propose des plateformes spécifiques pour différents types d'applications OpenVino.

Conclusion

En conclusion, l'Intel Distribution of OpenVino Toolkit offre une solution complète pour optimiser et déployer des applications d'inférence visuelle. Son utilisation peut grandement améliorer les performances des modèles neuronaux sur une variété de dispositifs.