Nilvana™ Vision Inference Runtime
Nilvana™ Vision Inference Runtime
模型優化、部署的最佳幫手
AI 模型要上線前...
壓縮模型、模型優化很麻煩？
「因為模型太大，放不進邊緣裝置，要花許多時間調整與移轉，還要確保模型可以在低功耗的情形下保有一定的效能...」
專為 NVIDIA、Intel® OpenVINO™ 環境優化與加速
除了輕量化模型、降低在邊緣裝置的資源需求，還針對 NVIDIA GPU 、Intel® OpenVINO™ 晶片進行優化，為各式 AIoT 智慧物聯網應用帶來高效能的表現。
部署模型要記好多指令與步驟？
「每次部署模型時都要修改腳本，或是透過輸入指令的方式完成，有沒有更簡易的部署工具呢？」
0 指令、0 程式碼執行推論
不需撰寫與修改模型推論程式碼，透過圖形化介面設定即可啟用模型 API 端點，加快模型部署的時間，開始實際運用模型解決問題。
並且提供 Webhook 整合設定，方便你自動將模型推論資訊傳送至另外的應用程式中。
無法隨時根據應用切換模型？
「因現場環境限制，我的產線只能建置少量的邊緣裝置進行推論，可是每隔一段時間這條產線就需要生產不同的產品，有沒有方便切換模型的方法，讓我可以因應不同的產品切換至不同的模型？」
