NOVA Vision Engine

Was bauen wir hier eigentlich?

Du verstehst, warum NOVA jetzt eine eigene Bild-Engine bekommt, was from scratch bedeutet und warum ein Datensatz kein Modell ist.

Diese Masterclass verbindet Theorie, Mathematik und echten NOVA-Code. Sie zeigt nicht nur, was ein Konzept bedeutet, sondern wo es in unserer Vision-Forge-Pipeline auftaucht.

Abschnitt 4 von 4Kapitel 15

15.4 Was am Ende gespeichert wird

Was am Ende gespeichert wird

Nach dem Training speichert NOVA nicht einfach alle Bilder als Fotoalbum. Gespeichert wird ein Checkpoint.

Ein Checkpoint enthält die gelernten Gewichte des Modells. Diese Gewichte sind das Ergebnis vieler kleiner Korrekturen.

Wenn du den Checkpoint später lädst, bekommt NOVA genau diesen gelernten Zustand zurück.

Checkpoint-Idee

torch.save({
    "model_state": model.state_dict(),
    "classes": classes,
    "architecture": "NovaVisionNet",
    "no_pretrained": True,
}, checkpoint_path)

Live-Aufgabe

•Öffne später die Vision-Forge-Seite.
•Lade ein Bild hoch.
•Vergleiche Before Training und After Training.
•Achte darauf, ob dieselbe Klasse nach Training stärker wird.

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Kapitel 16 – Trainingsdaten für NOVA

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NOVA Energie-Log

RTX-Verbrauch

NOVA schätzt hier, wie viel GPU-Energie deine Bildanalyse- und CUDA-Läufe bisher ungefähr verbraucht haben.

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