英伟达CV公开课第2期：快速搭建情感识别系统
在计算机视觉领域，机器可通过采集面部表情、肢体动作等来识别人类情感。而其中，面部表情识别具有很大的应用价值，更是备受关注。
近期，英伟达x量子位发起了系列CV公开课，在第二期课程中，NVIDIA开发者社区的何琨老师分享了如何利用TLT 3.0、Triton等工具低门槛、快速搭建和部署情感识别系统。
分享大纲如下：
· 情感识别任务介绍
· NVIDIA Transfer Learning Toolkit工具简介
· NVIDIA Triton工具介绍
· 实战演示：利用TLT和Triton快速搭建情感识别系统
· 下期直播报名
以下为分享内容整理：
大家好，我是来自NVIDIA开发者社区的何琨，很高兴与大家参与今天的直播。我主要负责与各位开发者朋友交流沟通，如果大家对我们的产品有什么建议、或者有哪些需求，也期待反馈给我们。
情感识别任务
今天分享的内容是“快速搭建情感识别系统”，即通过对人物的面部表情进行识别，判断出人物当前的情感状态。
在深度学习里，情感识别是一个比较简单的项目，但是仍然涉及到非常多的流程和步骤。今天我将通过这个案例，向大家分享如何利用NVIDIA的工具包快速、高效率地实现这一任务。
今天的任务将会用到两个工具包：Transfer Learning Toolkit 3.0和 Triton。
分享过程中，首先会为新来的朋友介绍下这两个工具，然后通过代码实例，向大家展示如何利用这两个工具，简单、高效地实现AI模型的训练与部署。
课程后大家可以利用我们提供的代码、亲手操作一遍。（课程中所需的代码见本文末）
Transfer Learning Toolkit
Transfer Learning Toolkit（TLT）是一个简单的、集成化的工具，可以帮助大家简化深度学习模型的开发流程。Develop like a pro with zero coding，利用TLT不需要太多编程的内容就可以实现AI模型训练、优化与导出。
Transfer Learning Toolkit强调的Transfer Learning，即迁移式学习，它的主要特点是为开发者提供了大量预训练模型。开发者可以结合自己的数据集，根据不同的使用场景和需求，在这些预训练模型的基础上进行模型训练、调整、剪枝，以及导出模型进行部署等。而且大家可以通过简单的几行代码来实现上述功能。
TLT有几个主要的特点：
第一，在异构的多GPU环境下进行模型调整与重新训练。只通过一两个命令，就能够对多GPU进行合理的利用和分配。
第二，丰富的预训练模型库。包含大量的常见任务模型，在视觉、语音等方面都有很多可以实际应用的模型。大家可以在NGC上免费下载（ngc.nvidia.com）。
第三，优化模型。一方面可以利用TLT修剪、缩小模型尺寸；另一方面，可以将模型转化成TensorRT、DeepStream、Triton等可以直接使用的深度学习推理引擎，方便部署。
Triton工具简介
Triton是我们今天完成课程任务需要的另一个工具。
Triton的前身是TensorRT Inference Server平台，是一个基于TensorRT的推理服务引擎。TensorRT是NVIDIA专门为GPU在深度学习推理阶段的加速而开发的引擎，能够让GPU发挥出更强大计算能力。
TensorRT主要通过5个步骤实现对GPU推理过程的优化：精度校正、动态Memory管理、多流的执行、Kernel参数的调优、网络层融合计算。通过这一系列步骤，在速度和吞吐量上对推理模型进行优化。
而Triton推理服务器能够简化AI模型的大规模部署流程，开发者可以从本地存储或云平台的任何框架部署训练好的AI模型，或基于GPU、CPU的基础设施。
Triton更像是一个即时响应的、Web Request的工具。它的应用场景主要是网页端、远程的数据中心，当然也支持嵌入式平台。能够大幅简化模型部署流程，搭建好之后只需调用其中的接口，不需要再操心模型的训练及优化。
特点一：支持多种框架。Triton支持市面上几乎所有的框架，比如常见的TensorFlow、Pytorch、ONNX等，也支持一些自定义的框架。
特点二：高性能的推理能力。Triton的推理能力不仅速度快，吞吐量也很高。可以极大加快集群的运行效率和执行效率。
特点三：简化模型部署流程。上图是 Triton的架构，可以看到，Triton将深度学习处理的流程封装在一起了，部署在我们的服务器上。开发者只需几步即可完成部署：
第一，准备模型库。
第二，调用接口加载模型。启动Triton Inference Server时，模型的序列、参数、执行方案等一系列内容即可直接加载完成。
它的优点是，能够将模型库和使用这个模型的流程区分开。对于一些项目团队来说，有人擅长做算法，有人擅长做前端，但只要算法工程师将模型训练好，前端不需要懂得如何优化模型算法，只需要通过Triton调用接口就可以。
其次，在多线程执行时，Triton Server也能够自动分配好GPU的内存，减少安全隐患、降低能耗。
特点四：动态可扩展性。假设我们搭建好的两台服务器可以服务现有的10万用户，但是当用户量快速增加到100万时，我们只需要再增加几台服务器，直接通过Docker等方式扩展到新的服务器上。
实战演示：搭建情感识别系统
下面，我们将通过一份简单的代码，调用TLT和Triton工具来实现情感识别模型的训练与部署。
代码链接：
1、https://ngc.nvidia.com/resources/nvidia:tlt_cv_inference_pipeline_quick_start
2、https://github.com/triton-inference-server/server
接下来，何琨老师通过代码讲解，向大家展示了如何借助TLT和Triton完成面部情感识别系统的训练与部署。大家可观看视频、继续学习：
直播回放：
p.s.代码演示部分从第35分钟开始~
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