通过为给定的用例构建自定义 AI 解决方案将 AI 从研究转移到生产是一项艰巨的任务。因为收集和注释训练需要大量数据，而实现最先进的深度学习模型需要大量的领域经验，其中数据科学家需要运行许多迭代和实验以达到代表性模型。这是非常耗时的。最后，训练后的模型必须针对高吞吐量和低延迟推理进行优化。
为了快速跟踪 AI 从概念到生产，最实用和可扩展的方法是，使用自定义数据微调现有的预训练 AI 模型。这有助于解决许多行业用例的激增和多样性问题，并支持快速原型设计和定制以满足任何环境的要求。
NVIDIA TAO Toolkit是一种低代码 AI 解决方案，可让您使用迁移学习快速训练和适应，并使用内置 NVIDIA TensorRT 优化推理，从而解决这些问题。迁移学习是一种训练技术，您可以在其中利用从一个模型到另一个模型的学习特征。这减少了根据您的确切需求定制模型所需的数据量和训练时间。
TAO 工具包提供的模型架构和基于任务的模型是最先进的，并且被证明可以解决计算机视觉、语音和自然语言理解中的许多常见问题。
为了推广NVIDIA TAO工具包的使用，NVIDIA企业开发者社区从去年开始，就利用组织Sky Hackathon的活动，带领参赛队伍通过使用NVIDIA TAO工具包对数据模型进行训练、剪枝等优化，再将模型部署到边缘设备。
经过六届的Sky Hackathon活动，我们发现参赛队伍在使用TAO工具包的过程中，最容易发生的问题在于环境的配置，而环境配置中最容易的发生问题，在于路径的设置。几乎90%的参赛队伍都会在这里折腰。一旦环境配置完成后，在使用TAO工具包进行数据训练的时候，又很容易发生参数配置错误。
我们特意录制了两个视频，教会大家如何正确配置TAO的环境——
以及在使用TAO工具包进行数据训练时候，如何配置参数——
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