Intel Open Source KI-Benchmark-Kits jetzt kostenlos erhältlich
Intel kündigte diese Woche die Veröffentlichung seiner ersten Reihe von Open-Source-Referenzkits für künstliche Intelligenz an, die speziell darauf ausgelegt sind, KI für Unternehmen in On-Premises-, Cloud- und Edge-Umgebungen zugänglicher zu machen. KI-Referenzkits enthalten KI-Modellcode, durchgängige Pipeline-Anweisungen für maschinelles Lernen, Bibliotheken und Intel oneAPI-Komponenten für architekturübergreifende Leistung.
Die Intel Open Source AI Reference Kits stehen jetzt zum kostenlosen Download auf der offiziellen Website von Intel zur Verfügung und sind auch über GitHub verfügbar.
"Innovation gedeiht in einer offenen und demokratisierten Umgebung. Das beschleunigte offene KI-Software-Ökosystem von Intel, einschließlich beliebter optimierter Frameworks und Intel KI-Tools, basiert auf der Grundlage eines offenen, standardbasierten und einheitlichen OneAPI-Programmiermodells .Diese Referenzkits, die mit Komponenten aus Intels End-to-End-KI-Softwareportfolio aufgebaut sind, werden es Millionen von Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglichen, KI schnell und einfach in ihre Anwendungen einzuführen oder ihre bestehenden intelligenten Lösungen zu erweitern.“
„KI-Arbeitslasten wachsen weiter und diversifizieren sich mit Anwendungsfällen in den Bereichen Vision, Sprache, Empfehlungssysteme und mehr.“Intel wurde gemeinsam mit Accenture entwickelt, um die Einführung von KI in allen Branchen zu beschleunigen vorgefertigte Open-Source-KI mit aussagekräftigen Geschäftskontexten sowohl für die Einführung neuer KI als auch für strategische Änderungen an bestehenden KI-Lösungen."
"Da der Energieverbrauch weltweit weiter zunimmt, wird erwartet, dass die Energieverteilungsanlagen im Feld zunehmen werden. Dieses prädiktive Analysemodell wurde trainiert, um Versorgungsunternehmen dabei zu helfen, eine höhere Servicezuverlässigkeit zu bieten. Es verwendet Intel-unterstütztes XGBoost über die Intel oneAPI Datenanalysebibliothek zur Modellierung des Zustands von Strommasten mit 34 Attributen und über 10 Millionen Datenpunkten. Die Daten umfassen das Alter der Anlagen, mechanische Eigenschaften, Geodaten, Inspektionen, Hersteller, frühere Reparatur- und Wartungshistorie und Ausfallaufzeichnungen. Das vorausschauende Anlagenwartungsmodell kontinuierlich lernt, wenn neue Daten bereitgestellt werden, wie z. B. neue Posthersteller, Ausfälle und andere Statusänderungen."
Quelle: AI RKits
Abgelegt unter: Technologie-News Neueste Geek-Gadget-Angebote
Intel kündigte diese Woche die Veröffentlichung seiner ersten Reihe von Open-Source-Referenzkits für künstliche Intelligenz an, die speziell darauf ausgelegt sind, KI für Unternehmen in On-Premises-, Cloud- und Edge-Umgebungen zugänglicher zu machen. KI-Referenzkits enthalten KI-Modellcode, durchgängige Pipeline-Anweisungen für maschinelles Lernen, Bibliotheken und Intel oneAPI-Komponenten für architekturübergreifende Leistung.
Die Intel Open Source AI Reference Kits stehen jetzt zum kostenlosen Download auf der offiziellen Website von Intel zur Verfügung und sind auch über GitHub verfügbar.
"Innovation gedeiht in einer offenen und demokratisierten Umgebung. Das beschleunigte offene KI-Software-Ökosystem von Intel, einschließlich beliebter optimierter Frameworks und Intel KI-Tools, basiert auf der Grundlage eines offenen, standardbasierten und einheitlichen OneAPI-Programmiermodells .Diese Referenzkits, die mit Komponenten aus Intels End-to-End-KI-Softwareportfolio aufgebaut sind, werden es Millionen von Entwicklern und Datenwissenschaftlern ermöglichen, KI schnell und einfach in ihre Anwendungen einzuführen oder ihre bestehenden intelligenten Lösungen zu erweitern.“
„KI-Arbeitslasten wachsen weiter und diversifizieren sich mit Anwendungsfällen in den Bereichen Vision, Sprache, Empfehlungssysteme und mehr.“Intel wurde gemeinsam mit Accenture entwickelt, um die Einführung von KI in allen Branchen zu beschleunigen vorgefertigte Open-Source-KI mit aussagekräftigen Geschäftskontexten sowohl für die Einführung neuer KI als auch für strategische Änderungen an bestehenden KI-Lösungen."
"Da der Energieverbrauch weltweit weiter zunimmt, wird erwartet, dass die Energieverteilungsanlagen im Feld zunehmen werden. Dieses prädiktive Analysemodell wurde trainiert, um Versorgungsunternehmen dabei zu helfen, eine höhere Servicezuverlässigkeit zu bieten. Es verwendet Intel-unterstütztes XGBoost über die Intel oneAPI Datenanalysebibliothek zur Modellierung des Zustands von Strommasten mit 34 Attributen und über 10 Millionen Datenpunkten. Die Daten umfassen das Alter der Anlagen, mechanische Eigenschaften, Geodaten, Inspektionen, Hersteller, frühere Reparatur- und Wartungshistorie und Ausfallaufzeichnungen. Das vorausschauende Anlagenwartungsmodell kontinuierlich lernt, wenn neue Daten bereitgestellt werden, wie z. B. neue Posthersteller, Ausfälle und andere Statusänderungen."
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