poles.id – Dalam tutorial ini, kami menjelaskan langkah demi langkah mengenai penggunaan model Qualcomm AI Hub, termasuk cara mempersiapkan data, menjalankan inferensi lokal dengan MobileNet-V2, serta menyelesaikan proses menggunakan model tersebut dalam cloud. Proses ini mencakup serangkaian tahapan yang dimulai dari pengaturan awal, pemrosesan data input, hingga eksekusi inference dan demonstrasi penggunaan di perangkat keras sebenarnya.
Pengenalan Model Qualcomm AI Hub
Qualcomm AI Hub menyediakan akses ke berbagai model yang dapat digunakan untuk aplikasi kecerdasan buatan, terutama dalam pengenalan gambar dan objek. Dalam tutorial ini, fokus utama adalah pada MobileNet-V2 yang terkenal efisien dan bisa diimplementasikan pada perangkat dengan spesifikasi rendah, sehingga sangat sesuai untuk aplikasi mobile.
Pengaturan Awal dan Menginstal Model
Langkah pertama adalah menginstal paket yang diperlukan dan memastikan bahwa semua dependensi terpasang dengan benar. Setelah itu, pengguna dapat mengeksplorasi model yang tersedia di Qualcomm AI Hub, dengan memuat MobileNet-V2 dan mengetahui spesifikasi inputnya. Pada tahap ini, penting untuk memahami format tensor yang harus digunakan agar model dapat berfungsi dengan baik.
Konversi Format Tensor
Salah satu langkah krusial dalam menyajikan input ke model adalah mengubah format tensor dari NHWC ke NCHW. Model MobileNet-V2 memerlukan input dalam format channel-first, dan kita akan menggunakan fungsi untuk melakukan konversi tersebut sebelum menjalankan inferensi.
Menjalankan Inferensi dengan MobileNet-V2
Setelah semua pengaturan dan konversi input selesai, tahap selanjutnya adalah menjalankan inferensi pada model. Pengguna dapat memanfaatkan input built-in dari MobileNet-V2 untuk melakukan pengujian awal, dan selanjutnya dapat menguji model menggunakan gambar nyata yang diambil dari internet. Hasil dari inferensi ini akan memberikan prediksi mengenai kelas objek yang ada dalam gambar yang telah diproses.
Menampilkan Hasil Inferensi
Hasil prediksi dari MobileNet-V2 ditampilkan dengan jelas, menampilkan top-5 prediksi terbaik beserta tingkat kepercayaan. Hal ini membantu dalam memahami bagaimana model menilai gambar tertentu dan memberikan konteks kepada pengguna mengenai akurasi model dalam situasi nyata.
Demonstrasi Deteksi Objek dengan YOLOv7
Apabila memungkinkan, pengguna juga dapat menginstal dan menjalankan model deteksi objek pertama, YOLOv7, sebagai bagian dari tutorial ini. Proses ini melibatkan pengunduhan tambahan yang dibutuhkan dan menjalankan demo yang sudah disediakan. Setelah menjalankan inferensi, pengguna bisa melihat hasil deteksi yang divisualisasikan dari gambar yang diproses oleh model.
Menggunakan Model di Perangkat Keras Sebenarnya
Selain pengujian di lingkungan lokal, pengguna juga dapat memanfaatkan Qualcomm AI Hub untuk melakukan kompilasi dan profiling model di perangkat keras yang sebenarnya. Ini mencakup pengunduhan dan pemrosesan output dari job inferensi di cloud, di mana pengguna akan mendapatkan akses ke output prediksi yang lebih terperinci dan akurat.
Kesimpulan
Melalui tutorial ini, pengguna telah mempelajari alur kerja lengkap dalam menggunakan model Qualcomm AI Hub di Google Colab. Proses ini mencakup cara memuat model yang sudah ada, mempersiapkan input dengan benar, menjalankan inferensi lokal, serta memvisualisasikan hasil klasifikasi dan deteksi. Dengan adanya tutorial ini, para praktisi dapat menjelajahi potensi model-model AI untuk aplikasi praktis, sekaligus memanfaatkan kemampuan perangkat keras dari Qualcomm untuk deployment yang lebih canggih.