O NVIDIA TAO Toolkit envolve uma série de estágios que um modelo deve passar antes da implantação em um dispositivo de hardware, incluindo: treinamento, poda, reciclagem, exportação, conversão e implantação.Nesta postagem do blog, abordamos os desafios comuns da implantação de arestas, incluindo ambientes heterogêneos e complexos, configurações e distribuições de dados.Para superar esses obstáculos, propusemos soluções como monitoramento abrangente de modelos, agregação de resultados para comparação de modelos e exploração mais profunda de defeitos e erros do modelo.Essas métricas podem incluir medidas de “desempenho”, como MAP, MAR e AUROC, além de métricas de “velocidade” (por exemplo, o blogueiro do Tenyks
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Gabe Araujo, M.Sc.
Fonte: https://medium.com/@tenyks_blogger/nvidia-tao-toolkit-comparing-models-c334123e9352
