¿Cómo acelerar la creación de prototipos de en proyecto TensorFlow con Intel OpenVINO?

La creación de prototipos de proyectos es una de las mejores y más utilizadas técnicas para experimentar con nuevos modelos y funciones de una aplicación / producto recientemente rediseñado a un costo relativamente bajo.

La creación de prototipos hace posible que los desarrolladores implementen enfoques alternativos y descubran el más beneficioso y que sea extremadamente útil y rentable si se implementa correctamente.

Existen varias herramientas y servicios de software disponibles hoy en día para ayudar a los ingenieros de productos a validar sus enfoques.

Pero, ¿Qué puede ser mejor que un kit de herramientas de una compañía confiable como Intel cuando se trata de poner en marcha, construir y probar soluciones de software?

Intel Developer Cloud ofrece acceso gratuito a una amplia gama de arquitecturas Intel para ayudarte a obtener una experiencia práctica instantánea con el software de Intel y ejecutar cargas de trabajo de Edge, IA, informática de alto rendimiento (HPC) o renderizado.

Con marcos, herramientas y bibliotecas optimizados de Intel preinstalados, tienes todo lo que se necesita para acelerar el aprendizaje y la creación de prototipos de proyectos.

¿Por qué deberías utilizar la integración de OpenVINO con TensorFlow?

Los desarrolladores pueden aprovechar las optimizaciones del kit de herramientas OpenVINO con las aplicaciones de TensorFlow en una amplia gama de dispositivos informáticos agregando solamente dos líneas de código.

Intel Developer Cloud viene preinstalado con integración de OpenVINO conjunto a TensorFlow.

Prototipado

Intel también ofrece lecciones interactivas, tutoriales y aplicaciones de ejemplo para ayudar a los arquitectos e ingenieros de software a aprender cómo funciona la integración de OpenVINO con TensorFlow.

Además, hay varios recursos disponibles para ayudar a los estudiantes a comparar sus prototipos y entorno utilizando JupyterLab.

Puedes comenzar rápidamente con los siguientes recursos en el entorno limitado de desarrollo perimetral:

• Tutoriales basados en cuadernos de Jupyter y aplicaciones de ejemplo

• Modelos preentrenados

• Código ejecutable del kit de herramientas Intel Distribution de OpenVINO

• Herramientas para ajustar y optimizar modelos

• Fragmentos de código para la creación rápida de prototipos

• Capacidad para ejecutar cargas de trabajo en una amplia gama de configuraciones de hardware que constan de CPU, GPU y VPU

Aplicaciones de ejemplo

Estas 4 aplicaciones de ejemplo están disponibles para que los alumnos ilustren el rendimiento de una solución:

1. Aplicación de ejemplo de detección de objetos

Ilustra cómo realizar la detección de objetos mediante la integración de OpenVINO con TensorFlow.

2. Aplicación de ejemplo de clasificación

Ilustra cómo realizar la clasificación utilizando la integración de OpenVINO con TensorFlow.

3. Repositorio de OpenVINO

El repositorio oficial de OpenVINO se encuentra en GitHub, conjunto a la documentación adicional sobre la instalación, los requisitos previos mínimos y mucho más.

4. Integración de OpenVINO con el instalador de tensorflow

Descarga e instale los paquetes para poder usarlos en tus dispositivos perimetrales locales.