{"id":26431,"date":"2022-09-08T08:59:27","date_gmt":"2022-09-08T06:59:27","guid":{"rendered":"https:\/\/ritme.com\/intelligence-artificielle-intel-corporation-publie-des-kits-de-reference-dia-open-source\/"},"modified":"2022-09-20T17:22:53","modified_gmt":"2022-09-20T15:22:53","slug":"intel-veroffentlicht-open-source-ki-referenz-kits","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ritme.com\/de\/intel-veroffentlicht-open-source-ki-referenz-kits\/","title":{"rendered":"Intel ver\u00f6ffentlicht Open-Source K\u00fcnstliche Intelligenz Referenz-Kits"},"content":{"rendered":"\n<p><strong><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-ritme-blue-color\"><strong>Intel hat das erste Set von Open-Source K\u00fcnstliche Intelligenz Referenzkits ver\u00f6ffentlicht, die speziell daf\u00fcr entwickelt wurden, KI in Unternehmen zug\u00e4nglicher zu machen.<\/strong><\/mark><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p>Die erstmals auf der Intel Vision 2022 vorgestellten Referenzkits machen KI zug\u00e4nglicher, egal ob in On-Premise-, Cloud- oder Edge-Umgebungen. Diese KI-Kits umfassen:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\"><li>KI-Modell-Code,<\/li><li>End-to-End-Pipeline-Anweisungen f\u00fcr maschinelles Lernen,<\/li><li>Bibliotheken und<mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-ritme-blue-color\"><strong> <\/strong><\/mark><strong><a href=\"https:\/\/ritme.com\/de\/software\/intel-oneapi\/\"><mark style=\"padding:0px; padding-top:0px; background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-ritme-blue-color\">Intel oneAPI<\/mark><\/a><\/strong>-Komponenten f\u00fcr architektur\u00fcbergreifende Leistung.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>Das innovative \u00d6kosystem von Intel soll Datenwissenschaftlern und Entwicklern dabei helfen, <strong>KI schneller und einfacher<\/strong> im Gesundheitswesen, in der Fertigung, im Einzelhandel und in anderen Branchen einzusetzen &#8211; mit h\u00f6herer Genauigkeit, besserer Leistung und geringeren Gesamtkosten f\u00fcr die Implementierung.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-getwid-advanced-spacer\" style=\"height:15px\" aria-hidden=\"true\"><\/div>\n\n\n\n<p><strong><strong>Heute stehen 4 Kits zum Download bereit:<\/strong><\/strong><\/p>\n\n\n\n<p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-ritme-blue-color\">1) <\/mark><em><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-ritme-blue-color\">Gesundheit des Nutzverm\u00f6gens<\/mark><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Dieses pr\u00e4diktive Analysemodell wurde trainiert, um Versorgungsunternehmen zu helfen, eine h\u00f6here Servicezuverl\u00e4ssigkeit zu bieten. Ausserdem verwendet es Intel-optimiertes XGBoost \u00fcber die Intel oneAPI Data Analytics Library, um den Zustand von Versorgungsmasten mit 34 Attributen und mehr als 10 Millionen Datenpunkten zu modellieren. Zu den Daten geh\u00f6ren das Alter der Anlage, mechanische Eigenschaften, Geodaten, Inspektionen, Hersteller, fr\u00fchere Reparatur- und Wartungsvorg\u00e4nge sowie Ausfallprotokolle. Das Modell f\u00fcr die vorausschauende Wartung von Anlagen lernt kontinuierlich dazu, wenn neue Daten, wie z. B. neue Masthersteller, Ausf\u00e4lle und andere Zustands\u00e4nderungen, bereitgestellt werden.<\/p>\n\n\n\n<p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-ritme-blue-color\">2)<\/mark><em> <mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-ritme-blue-color\">Visuelle Qualit\u00e4tskontrolle<\/mark><\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Die Qualit\u00e4tskontrolle (QC) ist in jedem Fertigungsbetrieb unerl\u00e4sslich. Die Herausforderung bei Computer-Vision-Techniken besteht darin, dass sie w\u00e4hrend des Trainings und bei der Einf\u00fchrung neuer Produkte h\u00e4ufig eine hohe Grafikrechenleistung ben\u00f6tigen. Das AI Visual QC-Modell wurde mit dem Intel AI Analytics Toolkit trainiert, einschlie\u00dflich Intel Optimization for PyTorch und Intel Distribution of OpenVINO toolkit, die beide von oneAPI unterst\u00fctzt werden, um Training und Inferenzierung um 20 % bzw. 55 % zu beschleunigen, verglichen mit der Bestandsimplementierung des visuellen Qualit\u00e4tskontrollkits von Accenture ohne Intel-Optimierungen f\u00fcr Computer-Vision-Workloads auf CPU-, GPU- und anderen Beschleuniger-basierten Architekturen. Mithilfe von Computer Vision und SqueezeNet-Klassifizierung konnte das AI Visual QC-Modell durch Hyperparameter-Tuning und -Optimierung pharmazeutische Pillenfehler mit 95 % Genauigkeit erkennen.<\/p>\n\n\n\n<p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-ritme-blue-color\"><em>3) <em>Kunden-<\/em>Chatbot<\/em><\/mark><\/p>\n\n\n\n<p>Konversations-Chatbots sind zu einem wichtigen Service zur Unterst\u00fctzung von Initiativen im gesamten Unternehmen geworden. Und die KI-Modelle, die Chatbot-Interaktionen unterst\u00fctzen, sind umfangreich und hochkomplex. Dieses Referenz-Kit enth\u00e4lt Deep-Learning-Modelle f\u00fcr die Verarbeitung nat\u00fcrlicher Sprache zur Klassifizierung von Absichten und zur Erkennung von benannten Entit\u00e4ten unter Verwendung von BERT und PyTorch. Die Intel-Erweiterung f\u00fcr PyTorch und die Intel-Distribution des OpenVINO-Toolkits optimieren das Modell f\u00fcr eine bessere Leistung &#8211; 45 % schnelleres Inferencing im Vergleich zur Standardimplementierung des Accenture-Kunden-Chatbot-Kits ohne Intel-Optimierungen &#8211; auf heterogenen Architekturen und erm\u00f6glichen Entwicklern die Wiederverwendung des Modellentwicklungscodes mit minimalen Code-\u00c4nderungen f\u00fcr Training und Inferencing.<\/p>\n\n\n\n<p><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-ritme-blue-color\"><em>4) Intelligent<em>e Indizierung von Dokumenten<\/em><\/em><\/mark><\/p>\n\n\n\n<p>Unternehmen verarbeiten und analysieren jedes Jahr Millionen von Dokumenten, und viele der halbstrukturierten und unstrukturierten Dokumente werden manuell weitergeleitet. KI kann die Verarbeitung und Kategorisierung dieser Dokumente automatisieren, um die Weiterleitung zu beschleunigen und die manuellen Arbeitskosten zu senken. Unter Verwendung eines Support-Vektor-Klassifizierungsmodells (SVC) wurde dieses Kit mit Intel Distribution of Modin und Intel Extension for Scikit-learn powered by oneAPI optimiert. Diese Tools verbessern die Zeiten f\u00fcr die Datenvorverarbeitung, das Training und die Inferenz um 46 %, 96 % bzw. 60 % im Vergleich zur Standardimplementierung des Accenture Intelligent Document Indexing Kit ohne Intel-Optimierungen4 f\u00fcr die \u00dcberpr\u00fcfung und Sortierung der Dokumente mit 65 % Genauigkeit.<\/p>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-getwid-advanced-spacer\" style=\"height:20px\" aria-hidden=\"true\"><\/div>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-uagb-columns uagb-columns__wrap uagb-columns__background-color uagb-columns__stack-mobile uagb-columns__valign-center uagb-columns__gap-10 align uagb-block-0c91fae2 uagb-columns__columns-1 uagb-columns__max_width-theme\"><div class=\"uagb-columns__overlay\"><\/div><div class=\"uagb-columns__inner-wrap uagb-columns__columns-1\">\n<div class=\"wp-block-uagb-column uagb-column__wrap uagb-column__background-undefined uagb-block-5867f1cb\"><div class=\"uagb-column__overlay\"><\/div>\n<p><em>\u00ab Innovation gedeiht in einer offenen, demokratisierten Umgebung. Das beschleunigte offene KI-Software-\u00d6kosystem von Intel, einschlie\u00dflich optimierter popul\u00e4rer Frameworks und Intels KI-Tools, basiert auf einem offenen, standardbasierten, einheitlichen oneAPI-Programmiermodell. Diese Referenzkits, die aus Komponenten des durchg\u00e4ngigen KI-Softwareportfolios von Intel bestehen, erm\u00f6glichen es Millionen von Entwicklern und Datenwissenschaftlern, KI schnell und einfach in ihre Anwendungen zu integrieren oder ihre bestehenden intelligenten L\u00f6sungen zu verbessern. \u00bb<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>\u2013 <strong>Wei Li, Ph.D., <strong>Intel-Vizepr\u00e4sident und Generaldirektor f\u00fcr KI und Analytik<\/strong><\/strong><\/p>\n<\/div>\n<\/div><\/section>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-getwid-advanced-spacer\" style=\"height:35px\" aria-hidden=\"true\"><\/div>\n\n\n\n<p>Den ganzen Artikel ansehen<em>:<br><a href=\"https:\/\/pulse2.com\/intel-intc-releases-open-source-ai-reference-kits\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\"><mark style=\"background-color:rgba(0, 0, 0, 0)\" class=\"has-inline-color has-ritme-blue-color\"><u>https:\/\/pulse2.com\/intel-intc-releases-open-source-ai-reference-kits<\/u><\/mark><\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Intel ver\u00f6ffentlicht seine Open-Source-KI-Referenz-kits! 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