2022年1月21日，深度学习开发公司Deci宣布推出SuperGradients，这是一个“一体化”的深度学习训练库，用于计算机视觉模型。该公司致力于利用人工智能(AI)构建人工智能。

开发人员使用SuperGradients能够训练基于PyTorch的模型，只需一个训练脚本，就可以用于最常见的计算机视觉任务，包括对象检测、图像分类和语义分割。此外，用户可以轻松地加载和微调预先训练的最先进的模型(YOLOv5、DDRNet、EfficientNet、RegNet、ResNet、MobileNet等)，其中许多模型都经过优化，与现有的训练库相比，SuperGradients提供更高的精度。

PyTorch是一个开源的基于Torch的 Python机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。

2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）；以及包含自动求导系统的深度神经网络。

人工智能开发人员在开发用于部署的可运行深度学习模型时面临着不断的挑战。集成各种现有训练工具的开销，以及为最先进的模型重现训练结果的努力，都是非常耗时的。对初学者和专家来说都很头疼。SuperGradients是由Deci的深度学习专家为解决这些问题而开发的，它提供了广泛的预训练的可用于运营的深度学习模型，并在生产环境中进行测试（例如，转换为优化的可部署运行的执行程序，如OpenVINO、TensorRT、ONNX)。该库还包括易于复制训练结果的经过验证的训练项目菜单，从而使每个人都更容易实现人工智能。

随着深度学习日益成熟和广泛采用，模型开发和训练过程必须简化。为了实现深度学习的效果承诺，团队需要能够促进架构选择阶段的工具，并使他们能够更快地获得更好的培训结果，这就是SuperGradients作为一个开源的解决方案的目的，让整个AI行业开发者从中受益。通过为开发人员提供更好的工具来构建、优化和部署模型，帮助简化了整个深度学习生命周期，并使开发人员能够专注于他们最擅长的事情——创造创新的AI解决方案，以解决世界上最复杂的问题。

有了SuperGradients,，AI开发者不再需要花时间在不同的存储库中寻找最合适的架构——SuperGradients包含了所有最常用的模型。此外，该库可以对预训练的最先进模型进行访问。与其他库相比，提供了更高的准确性，这意味着开发人员可以更快地获得更好的结果，同时轻松地将这些模型集成到他们的代码库中。

超级梯度的好处包括：

只需一个培训库，就可以轻松地训练和微调任何计算机视觉任务的最先进的模型。

供选择训练库的性能优于其他训练库，还包括由Deci的深度学习专家团队生成的各种计算机视觉模型的代码示例，从而消除了不确定性，缩短了培训生命周期。

即插即用的参数用于培训、数据集和架构。

将深度学习模型无缝集成到用户的代码库中。

SuperGradients还支持DeciNets的简单微调和再训练，DeciNets是由Deci专有的自动神经结构构建（AutoNAC）技术生成的先进的深度学习模型家族，目前全球领先的人工智能团队使用它进行多种应用的开发工作。