英特尔® DevCloud:边缘工作负载

公告

此增量更新包括针对文本分类模型的支持、工具中启用的 OpenVINO™ API 2.0、Cityscapes 数据集,以及针对自然语言处理 (NLP) 模型的初步支持。 

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代码片段是小段可重复使用的代码,它们可插入 Jupyter* Notebook 中,以帮助和加速在面向边缘工作负载的英特尔® DevCloud 上利用 OpenVINO™ 工具套件对示例应用程序进行编码。

启动 JupyterLabs 并马上尝试

现在,您可以在新 Kubernetes* 环境中的英特尔® 硬件上导入并安全启动 HELM 图表、Docker* Compose 映像和容器。使用 JupyterLab 探索、编辑和测试 OpenVINO™ 工具套件示例应用程序,并使用经改进的深度学习工作台优化 AI 模型。

已使用 2022.1 版 OpenVINO 工具套件更新英特尔® DevCloud。 

版本说明

此版本增加了对英特尔® 发行版 OpenVINO™ 工具套件版本 2021.4.2 的支持,并且包含小缺陷修复和可用性增强。

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此最新版本允许您进行开箱即用的基准测试、测量模型的准确性,以及对浮点和 INT8 模型等的准确性进行全面比较。  

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在使用示例、教程和原型笔记本时提供增强的体验。

英特尔® DevCloud 现在提供英特尔发行版 OpenVINO 工具套件版本 2021.4.2。

版本说明

此增量更新包括对分类模型类型的可解释 AI 的支持、推理结果的可视化、简化的 INT8 校准流程以及多处 UX 改进。 

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在各种目标部署硬件上无缝开发、构建和测试云原生容器应用程序。 

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在各种计算设备上将 OpenVINO 工具套件优化与 TensorFlow* 推理应用结合使用。

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英特尔 DevCloud 现在支持 OpenVINO 工具套件版本 2021.4.1。

版本说明

在新托管的 OnLogic* 平台上尝试您自己的 AI 工作负载或英特尔 DevCloud 示例应用程序。

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创建数据集并探索将模型转换为 int8 和 TensorFlow 的性能优势。现在包括 YOLO* 模型支持。

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探索如何在英特尔 DevCloud 上使用无阻碍零售业示例中的深度学习流媒体播放器构建媒体分析管道。

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使用英特尔 DevCloud 开发环境加速构建边缘 AI 解决方案。

英特尔 DevCloud:面向边缘工作负载的硬件

使用 CPU、GPU 和加速器组合测试工作负载性能,以确定最适合您的推理解决方案的架构。