NVIDIA宣布发布其新的TAO工具包，旨在使开发人员能够创建高度准确的定制和生产就绪的AI模型，以支持语音和计算机视觉AI应用程序。该工具包采用NVIDIA训练、适应和优化(TAO)框架的低代码版本的形式，简化并加速了AI模型的创建。

最新版本的TAO工具包中的预训练模型可以将从激光雷达传感器收集的数据应用于机器人和汽车应用，根据可用于公共安全、零售和工人安全用例的人体姿势对人体动作进行分类，估计关键点在人类、动物和物体上，帮助描绘动作或简单地定义物体形状，只需30分钟的记录数据即可创建自定义声音，为智能设备、游戏角色和快餐店提供动力。

NVIDIA详细解释了您可以从最新版本的TAO工具包中获得什么。

“借助TAO，开发人员可以利用迁移学习的力量来创建针对许多用例进行定制和优化的生产就绪模型。其中包括检测缺陷、翻译语言或管理流量，而无需大量数据。

此版本通过新的预训练视觉和语音模型提高了开发人员的工作效率。它还包括关键的新功能，例如ONNX模型权重导入、RESTAPI和TensorBoard集成。”

–使用RESTAPI部署TAO工具包即服务：构建新的AI服务或使用RESTAPI集成到现有服务中。您可以在Kubernetes上管理和编排TAOToolkit服务。借助TAOToolkit即服务，IT经理可以使用行业标准API提供可扩展的服务。

–带上您自己的模型权重：使用TAO微调和优化您的非TAO模型。从ONNX导入预训练的权重，并在您自己的模型上利用TAO功能，例如修剪和量化。这支持图像分类和分割任务。

–使用TensorBoard进行可视化：通过在TensorBoard中可视化标量(例如训练和验证损失、模型权重和预测图像)来了解您的模型训练性能。通过更改超参数来比较实验之间的结果，并选择最适合您需求的那个。

–预训练模型：预训练模型可加快定制过程，让您通过迁移学习的力量进行微调，同时使用更少的数据。