{"id":113469,"date":"2024-02-08T22:02:49","date_gmt":"2024-02-08T20:02:49","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/vypusk-savant-0-2-7-frejmvorka-kompyuternogo-zreniya-i-glubokogo-obucheniya"},"modified":"2024-02-08T22:02:49","modified_gmt":"2024-02-08T20:02:49","slug":"vypusk-savant-0-2-7-frejmvorka-kompyuternogo-zreniya-i-glubokogo-obucheniya","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/et\/blog\/news\/vypusk-savant-0-2-7-frejmvorka-kompyuternogo-zreniya-i-glubokogo-obucheniya","title":{"rendered":"V\u00e4ljaanne Savant 0.2.7, arvutin\u00e4gemise ja s\u00fcva\u00f5ppe raamistik","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"
On avaldatud Python-raamistiku Savant 0.2.7 v\u00e4ljalase, mis lihtsustab NVIDIA DeepStream'i kasutamist masin\u00f5ppega seotud probleemide lahendamiseks. Raamistiku \u00fclesanne on v\u00f5tta enda alla kogu keeruline t\u00f6\u00f6 GStreamer'i v\u00f5i FFmpeg'iga, v\u00f5imaldades keskenduda optimeeritud v\u00e4ljundi konveierite loomisele deklaratiivse s\u00fcntaksi (YAML) ja Python'i funktsioonide abil. Savant v\u00f5imaldab luua konveiere, mis t\u00f6\u00f6tavad \u00fchtviisi nii andmekeskuse kiirenditel (NVIDIA Turing, Ampere, Hopper) kui ka servaseadmetel (NVIDIA Jetson NX, AGX Xavier, Orin NX, AGX Orin, New Nano). Savanti abil on lihtne samal ajal t\u00f6\u00f6delda mitut videovoogusid ja kiiresti luua rakendustele valmis videoanal\u00fc\u00fcsi konveiere, mis kasutavad NVIDIA TensorRT-d. Projekti kood levitatakse Apache 2.0 litsentsi alusel. <\/p>\n
Savant 0.2.7 \u2014 see viimane v\u00e4ljaanne, kus muudatused on funktsionaalsuses haru 0.2.X. J\u00e4rgmised v\u00e4ljaanded harus 0.2.X sisaldavad ainult veaparandusi. Uute funktsioonide arendamine toimub harus 0.3.X, mis p\u00f5hineb DeepStream 6.4-l. See haru ei toeta Jetson Xavier seadmete peret, kuna ettev\u00f5te NVIDIA ei toeta neid DS 6.4-s. <\/p>\n
Peamised uuendused: <\/p>\n
\n
Uued kasutusn\u00e4ited:\n
\n
N\u00e4ide RT-DETR alusel t\u00f6\u00f6tava tuvastusmudeli kasutamisest;\n
CUDA-j\u00e4rgnev t\u00f6\u00f6tlemine CuPy abil YOLOV8-Seg'i jaoks;\n
N\u00e4ide PyTorch CUDA integreerimisest Savant'i konveierisse;\n
Demonstreerimine suunatud objektide kasutamisel. <\/ul>\n
<\/center> <\/p>\n
Uued funktsioonid:\n
\n
Integratsioon Prometheus'ega. Konveier suudab eksportida t\u00e4itmise meetrikaid Prometheus'esse ja Grafanasse j\u00e4lgimiseks ja j\u00f5udluse j\u00e4lgimiseks. Arendajad saavad kuulutada kasutaja meetrikaid, mis eksportitakse koos s\u00fcsteemi meetrikatega.\n
Puhvers\u00fcsteem \u2014 rakendab p\u00fcsivat tehingute puhvers\u00fcsteemi kettale andmete jaoks, mis liiguvad adapterite ja moodulite vahel. Selle abil saab arendada k\u00f5rge koormusega torujuhtmeid, mis tarbivad ressursse ettearvamatult ja taluvad liikluspuge. Adapter eksportib Prometheusele oma andmeid elementide ja m\u00f5\u00f5tmete kohta.\n
Mudelite kompileerimisre\u017eiim. Moodulid saavad n\u00fc\u00fcd kompileerida oma mudelid TensorRT'ks ilma konveierit k\u00e4ivitamata.\n
PyFunc shutdown s\u00fcndmuse t\u00f6\u00f6tleja. See uus API v\u00f5imaldab korrektselt t\u00f6\u00f6delda konveieri sulgemise operatsioone, vabastades ressursse ja teavitades v\u00e4liseid s\u00fcsteeme sulgemisest.\n
Sisend- ja v\u00e4ljundraamide filtreerimine. Vaikimisi v\u00f5tab kanalisatsioon vastu k\u00f5ik raamid, mis sisaldavad videosisu. Sisendi ja v\u00e4ljundi filtreerimise abil saavad arendajad filtreerida andmeid, et v\u00e4listada nende t\u00f6\u00f6tlemine.\n
Mudeli j\u00e4relp\u00e4rimine GPU-l. Uue funktsiooni abil saavad arendajad juurdep\u00e4\u00e4su mudeli v\u00e4ljundtensorsile otse GPU m\u00e4lust ilma, et nad peaksid neid CPU m\u00e4llu laadima, ning t\u00f6\u00f6tlema neid CuPy, TorchVision v\u00f5i OpenCV CUDA abil.\n
GPU m\u00e4lu haldusfunktsioonid. K\u00e4esolevas v\u00e4ljaandes pakkusime funktsioone, mis v\u00f5imaldavad m\u00e4labuffereid muuta OpenCV GpuMat, PyTorchi GPU-tensorsite ja CuPy tensorsite vahel.\n
API j\u00e4rjekordade statistika kasutamise seadistamiseks. Savant v\u00f5imaldab lisada j\u00e4rjekordi PyFunc'i vahele paralleelse t\u00f6\u00f6tlemise ja t\u00f6\u00f6tlemise vahem\u00e4lluhoidmise rakendamiseks. Lisatud API annab arendajatele juurdep\u00e4\u00e4su kanalis saadaval olevatele j\u00e4rjekordadele ja v\u00f5imaldab nende kasutamist k\u00fcsida. <\/ul>\n<\/ul>\n
![\"V\u00e4ljaanne](\"\/wp-content\/uploads\/2024\/02\/0c14b808a6767394352a4eafde317f67.jpg\")
<\/center> <\/p>\n