Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στο Edge AI και τη Nano Banana

  • Κλειδί χαρακτηριστικά εφαρμογών edge-AI
  • Αρχιτεκτονική και δυνατότητες της Nano Banana
  • Σύγκριση στρατηγικών edge vs cloud deployment (διαμοίραση)

Προετοιμασία των Μοντέλων για Edge Deployment

  • Επιλογή και βασική αξιολόγηση μοντελών
  • Σκέψεις σχετικά με τους προσαρμογές και τη συμβατότητα
  • Εξαγωγή μοντελών για επόμενη βελτιστοποίηση

Τεχνικές Συμπιέζεως Μοντέλων

  • Στρατηγικές κλωστώδους και δομική σπάρσιμη
  • Κοινή χρήση βάρων και μείωση παραμέτρων
  • Αξιολόγηση των επιπτώσεων συμπιέζεως

Quantization για Edge Performance (Απόδοση)

  • Μεθόδοι post-training quantization
  • Workflow προς την ευαισθητοποίηση κατά την εκπαίδευση
  • Προσεγγισμοί INT8, FP16 και mixed-precision (μικτή ακρίβεια)

Επιτάχυνση με τη Nano Banana

  • Χρήση επιταχυντών Nano Banana
  • Ενσωμάτωση ONNX και πλαίσιων υποδομής
  • Πρόσθεση αποδοχής εξατομικευμένης προτύπωσης

Deployment (Εφαρμογή) σε Edge Devices (Συσκευές)

  • Ενσωμάτωση μοντελών σε ενσωματωμένες ή κινητές εφαρμογές
  • Προσαρμογή περιβάλλοντος λειτουργίας και επιβολή υγείας
  • Αντιμετώπιση προβλημάτων διαχείρισης εφαρμογής

Προφίλ Απόδοσης και Ανάλυση συμβιβασμών

  • Καθυστέρηση, περάσμα και θερμικά όρια
  • Συμβιβασμοί ακρίβειας vs απόδοσης
  • Στρατηγικές επαναληπτικής βελτιστοποίησης

Καλύτερες πρακτικές για τη διαχείριση συστημάτων Edge-AI

  • Έκδοση και συνεχή ενημερώσεις
  • Αναπόδροφη προτύπωση μοντέλων και διαχείριση συμβατότητας
  • Σκέψεις για ασφάλεια και υποστήριξη εναλλαγών

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Συνειδητοποίηση για ρούτινες μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία στην ανάπτυξη μοντέλων βασισμένη στη Python
  • Γνώση του πλαισίου κατασκευής νευρωνικών δικτύων

Ακροατήριο

  • Μηχανικοί ML (Μηχανική Μάθηση)
  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Πρακτικοί MLOps (Μηχανική Μάθηση και Λειτουργικό)
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (1)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες