라즈베리파이 공식 홈페이지에 2024년 7월 10일자 Naush Patuck에 의해 게시된 글입니다.
원문은 아래 링크입니다.
https://www.raspberrypi.com/news/raspberry-pi-ai-kit-update-dataflow-compiler-now-available/
번역기 번역이니 감안하고 봐주세요.
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최근 출시된 Raspberry Pi AI Kit는 커뮤니티에서 많은 관심을 받았습니다.
출시 당시 저희는 잘 알려진 최첨단 신경망 모델을 기반으로 한 여러 컴퓨터 비전 기반 AI 데모와 예제를 제공했습니다.
그러나 저희 파워 유저들은 더 많은 것을 빠르게 요구했습니다.
특히, 이러한 모델을 자체 데이터 세트로 재교육하거나 Hailo AI 가속기에서 실행되도록 사용자 정의 모델을 컴파일할 수 있는 기능이 필요했습니다.
Hailo는 막후에서 열심히 노력해 왔으며, Hailo Dataflow Compiler(DFC) 출시를 발표하게 되어 기쁩니다.
DFC를 사용하면 사용자가 Raspberry Pi AI Kit의 기능을 확장하고 특정 사용 사례에 맞게 성능을 미세 조정할 수 있습니다.
나만의 데이터 가져오기 // Bring Your Own Data(BYOD)
특정 유형의 동물을 감지하는 야생 동물 카메라를 만들고 싶으신가요?
BYOD 모드에서 DFC를 사용하면 사용자는 자신의 맞춤형 데이터 세트로 재교육을 받은 가장 인기 있는 신경망 모델을 활용할 수 있습니다.
Hailo는 기존 신경망 모델을 재교육하는 방법을 설명하는 종단 간 튜토리얼을 만들었습니다.
https://github.com/hailo-ai/hailo-rpi5-examples/blob/main/doc/retraining-example.md
나만의 모델 가져오기 Bring Your Own Model(BYOM)
기존 데모와 Hailo의 zoo 모델에서 제공되는 신경망 모델이 원하는 대로 작동하지 않는 경우 DFC를 사용하여 ONNX 또는 TensorFlow Lite(TFLite)에서 Hailo의 HEF 형식으로 모델을 변환하고 컴파일하여 Hailo AI 가속기에서 실행할 수 있습니다.
BYOM은 모델과 변환 흐름에 대한 심층적인 이해가 필요하지만 일부에서는이를 흥미로운 도전과제로로 볼 것입니다.
Hailo의 개발자용 DFC 튜토리얼을 살펴보세요.
https://hailo.ai/developer-zone/documentation/dataflow-compiler-v3-27-0/?sp_referrer=tutorials/tutorials.html
다음은 무엇일까요?
사용자들은 Hailo AI 가속기에서 실행되는 Whisper, Stable Diffusion 등에 대해서도 질문했습니다.
이러한 매우 큰 네트워크 모델은 아직 실행할 수 없지만 Hailo는 그중 일부를 포팅하기 위해 열심히 노력하고 있습니다.
또한 Raspberry Pi AI Kit와 Python/Picamera2 통합도 곧 있을 예정입니다.
데모와 예제를 포함하여 Python과 Picamera2에 대한 전체 지원을 다음 패키지 릴리스에서 제공할 예정입니다.
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