合成数据生成

加速您的 AI 工作流程。

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合成数据是什么?

在训练任何 AI 模型时,都需要用到经过仔细标记、内容多样的数据集。这些数据集通常包含数千乃至数千万个元素,其中一些数据会超出可见范围。在现实世界中,收集和标记这些数据不仅费时,而且成本高昂。这可能会阻碍 AI 模型的开发,并导致需要更多时间才能找到解决方案。

合成数据是利用计算机仿真技术生成的,包含 2D 图像或文本,可与实际数据一起用于训练面向计算机视觉工作流的 AI 模型。利用合成数据生成 (SDG) 技术可以大幅节省训练时间和训练成本。

Synthetic data
Synthetic Data

为什么要使用合成数据?

强效助力 AI 模型训练

弥补数据差异加速 AI 模型开发,同时降低获取和标记文本、视觉和物理 AI 模型所需数据的总体成本。

保护隐私和安全

通过生成内容多样的合成数据集来模拟现实世界,解决隐私问题并减少偏差。

准确

通过在训练时使用包含罕见但重要的极端案例的数据(通常不可能收集到),创建高度准确的通用 AI 模型。

可扩展

使用自动化工作流数据以程序化方式生成数据,这些数据可根据您在制造业、汽车业、机器人业等领域的用例进行扩展。

开始使用

利用 Omniverse Cloud APIs 或 SDK,针对机器人仿真、工业检测和自动驾驶汽车用例构建您自己的合成数据生成工作流。

资源

Take a course on synthetic data generation for training computer vision models

合成数据训练

在这个在线自主培训的课程中,您将学习如何生成合成数据,以便用于训练计算机视觉模型。

Consult the Omniverse Replicator documentation on synthetic data generation

合成数据文档

参阅 Omniverse Replicator 文档,了解如何生成合成数据。

Synthetic Data Generation LLM Training

合成数据生成 LLM 训练

了解 Llama 3.1 405BNemotron-4 340B 开源模型,开发者可以使用这些模型生成合成数据,以训练适用于商业应用的大语言模型 (LLM)。

Synthetic Data Generation Playlist

合成数据生成播放列表

观看有关合成数据生成的 NVIDIA GTC 会议,了解详情。

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