Intel publie ses kits de référence d’IA open source

Intel a publié le 1^er ensemble de kits de référence d’Intelligence Artificielle open source, spécialement conçu pour rendre l’IA plus accessible au sein des organisations.

Introduits pour la première fois lors de l’Intel Vision 2022, ces kits de référence rendent l’IA plus accessible, que ce soit dans des environnements on-premise, cloud ou edge. Ces kits d’IA comprennent :

• Le code des modèles d’IA,
• Les instructions de pipeline en Machine Learning,
• Des bibliothèques et composants Intel oneAPI pour les performances inter-architectures.

Cet écosystème innovant a pour vocation d’aider les data scientists et les développeurs à déployer l’IA plus rapidement et plus facilement, dans des secteurs comme la santé ou l’industrie, et avec une plus grande précision, de meilleures performances et un coût de mise en œuvre réduit.

4 kits sont aujourd’hui disponibles en téléchargement :

1) Utility asset healt

Ce modèle d’analyse prédictive, créé pour aider les services publics à améliorer la fiabilité de leurs services, utilise le XGBoost, optimisé via la bibliothèque d’analyse de données Intel oneAPI. Ce modèle de maintenance prédictive apprend en permanence en fonction des données fournies telles que les informations du fabricant, les pannes ou encore les changements d’état des équipements.

2) Visual Quality Control

Le contrôle qualité est essentiel dans toutes les opérations de production. Ce modèle conçu à l’aide d’Intel AI Analytics Toolkit (incluant Intel Optimization for PyTorch et Intel Distribution of OpenVINO toolkit, tous deux alimentés par Intel oneApi) est 20% à 55% plus rapide, sur les architectures CPU, GPU et autres accélérateurs.

3) Customer Chatbot

Ce kit de référence comprend des modèles de traitement du langage naturel en Deep Learning, pour la classification des intentions et la reconnaissance des entités nommées, à l’aide de BERT et PyTorch. Les extensions Intel pour PyTorch et Intel OpenVINO Toolkit optimisent le modèle pour de meilleures performances sur des architectures hétérogènes. Elles permettent également aux développeurs de réutiliser le code de développement du modèle pour la formation et l’inférence en AI.

4) Intelligent Document Indexing

Ce kit permet d’automatiser le traitement et la catégorisation de documents, y compris non-structurés, pour un routage plus rapide et une réduction des coûts de main-d’œuvre. Utilisant un modèle de classification par des vecteurs de support (SVC), ce kit a été optimisé avec Intel Distribution of Modin et l’extension Intel pour Scikit-learn, géré par oneAPI.

« Ces kits de référence, construits de bout-en-bout avec des composants du portefeuille de logiciels d’IA d’Intel, permettront à des millions de développeurs et de data scientists d’introduire rapidement et facilement l’IA dans leurs applications ou de dynamiser leurs solutions intelligentes existantes. »

– Wei Li, Ph.D., Vice-Président d’Intel et Directeur Général pour l’IA et l’Analytique

Voir l’article dans son intégralité :
https://pulse2.com/intel-intc-releases-open-source-ai-reference-kits