Intel ha lanzado el primer conjunto de kits de referencia de IA de código abierto diseñados específicamente para hacer que la IA sea más accesible para las organizaciones en entornos locales, en la nube y perimetrales.
Presentados por primera vez en Intel Vision, los kits de referencia incluyen código de modelo de IA, instrucciones de canalización de aprendizaje automático de extremo a extremo, bibliotecas y componentes Intel oneAPI para el rendimiento entre arquitecturas. Estos kits permiten a los científicos y desarrolladores de datos aprender a implementar la IA de forma más rápida y sencilla en la atención médica, la fabricación, el comercio minorista y otras industrias con mayor precisión, mejor rendimiento y menor costo total de implementación.
“La innovación prospera en un entorno abierto y democratizado. El ecosistema de software de IA abierto acelerado de Intel, incluidos los marcos populares optimizados y las herramientas de IA de Intel, se construyen sobre la base de un modelo de programación oneAPI unificado, abierto y basado en estándares. Estos kits de referencia, creados con componentes de la cartera de software de IA de extremo a extremo de Intel, permitirán a millones de desarrolladores y científicos de datos introducir IA rápida y fácilmente en sus aplicaciones o impulsar sus soluciones inteligentes existentes”, afirmó Wei Li, Ph.D. , vicepresidente y gerente general de inteligencia artificial y análisis de Intel.
Kits de referencia de IA
Las cargas de trabajo de IA continúan creciendo y diversificándose con casos de uso en visión, voz, sistemas de recomendación y más. Los kits de referencia de IA de Intel, creados en colaboración con Accenture, están diseñados para acelerar la adopción de IA en todas las industrias. Son IA preconstruida de código abierto con contextos empresariales significativos tanto para la introducción de IA totalmente nueva como para cambios estratégicos en las soluciones de IA existentes.
Hay cuatro kits disponibles para descargar: Visual Quality Control, Customer Chatbot, Intelligent Document Indexing y Utility Assett Health.
Control de calidad visual : El control de calidad (QC) es esencial en cualquier operación de fabricación. El desafío con las técnicas de visión por computadora es que a menudo requieren una gran potencia de cómputo de gráficos durante el entrenamiento y un reentrenamiento frecuente a medida que se introducen nuevos productos. El modelo AI Visual QC se entrenó con Intel® AI Analytics Toolkit, que incluye Intel® Optimization for PyTorch e Intel® Distribution of OpenVINO™ toolkit, ambos impulsados por oneAPI para optimizar el entrenamiento y la inferencia para que sean un 20 % y un 55 % más rápidos, respectivamente, en comparación para almacenar la implementación del kit de control de calidad visual de Accenture sin optimizaciones de Intel 2 para cargas de trabajo de visión artificial en CPU, GPU y otras arquitecturas basadas en aceleradores. Mediante el uso de la visión por computadora y la clasificación SqueezeNet, el modelo AI Visual QC usó el ajuste y la optimización de hiperparámetros para detectar defectos en las píldoras farmacéuticas con un 95 % de precisión.
Los desarrolladores buscan infundir IA en sus soluciones y los kits de referencia contribuyen a ese objetivo. Los kits se basan y complementan la cartera de software de inteligencia artificial de Intel de herramientas integrales y optimizaciones de marco. Construidas sobre la base del modelo de programación heterogéneo, abierto y basado en estándares oneAPI , que ofrece rendimiento en múltiples tipos de arquitecturas, estas herramientas ayudan a los científicos de datos a entrenar modelos más rápido y a menor costo al superar las limitaciones de los entornos propietarios.
Durante el próximo año, Intel lanzará una serie de kits de referencia de IA de código abierto adicionales con modelos de aprendizaje profundo y aprendizaje automático entrenados para ayudar a las organizaciones de todos los tamaños en su proceso de transformación digital.
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