NVIDIA Sky Hackathon 2022:环境配置、模型训练全面指南
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更新于2024-08-05
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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。
2021-09-29 上传
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扫地的小何尚
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