NVIDIA Sky Hackathon 2022：环境配置、模型训练全面指南

第六届Sky Hackathon是NVIDIA中国开发者社区组织的一场综合性的竞赛活动，专注于人工智能领域的知识图谱构建与应用。比赛分为几个关键阶段，包括配置环境、数据下载与预训练模型的使用，以及实际模型训练和部署。 1. **安装环境**: - A1. 获取NGC密钥：参与者需要注册并获取NVIDIA GPU云端存储库（NGC）的访问权限。 - A2-3. 安装脚本与系统：对于A31的Ubuntu电脑，需要安装docker、nvidia-docker2以及MiniConda3和JupyterLab。对话类模型（Conv）训练（A4）使用Nemo 1.4，而视觉类模型（CV）训练（A5）则涉及TAO训练系统。 - A32. NVIDIA驱动安装：仅安装驱动程序，无需CUDA工具包，适用于Jetson Nano。 2. **数据处理与模型训练**: - B1. 数据预处理：包括音频数据的收集、格式转换（单声道转44100Hz，保存为.wav），以及数据清单的创建。 - B2. ASR（自动语音识别）训练：通过执行nemo_asr_hackathon.ipynb，选择合适的模型框架，加载数据清单，设置参数，进行训练。 - B21. TTS（文本转语音）训练：同样通过nemo_tts_hackathon.ipynb进行训练，选择框架，加载数据，设置参数。 3. **模型训练及调优**: - C1. 数据集处理：包括数据收集、标注（C11-C12）、转换至KITTI格式（C112-C113），以及数据集的准备（C23）。 - C2. 使用TAO训练：具体步骤包括启动TAO、选择神经网络、配置环境路径、下载预训练模型（C24）、调整训练参数（C25）、执行训练、模型剪裁（C26）、可视化推理和模型导出（C28-C29）。 - C21-C27. 进行模型评估，可能需要多次迭代优化，如通过调整阈值或重新训练（C271-C273）来提升性能。 4. **部署到Jetson Nano**: - D. 部署： - D1. 使用主办方提供的镜像（hackathon2022q2.gz）烧录到Jetson Nano，通过balenaEtcher工具，登录Jupyter服务器（IP: 8888，密码：nvidia）。 - D2. 将模型导入Nano：视觉模型使用tao-converte进行迁移。 第六届Sky Hackathon的知识图谱竞赛围绕着NVIDIA平台，涵盖了从基础环境设置到深度学习模型训练、优化和硬件部署的全过程，旨在锻炼参赛者的AI开发和实践能力。参赛者需要熟练掌握相关的开发工具和流程，以便在比赛中取得优异成绩。