Επικοινωνήστε μαζί μας

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στην Edge AI και το Nano Banana

  • Βασικά χαρακτηριστικά φόρτων εργασίας edge‑AI
  • Αρχιτεκτονική και δυνατότητες του Nano Banana
  • Σύγκριση στρατηγικών ανάπτυξης στην άκρη έναντι του cloud

Προετοιμασία Μοντέλων για Ανάπτυξη στην Άκρη

  • Επιλογή μοντέλου και βασική αξιολόγηση
  • Ζητήματα εξάρτησης και συμβατότητας
  • Εξαγωγή μοντέλων για περαιτέρω βελτιστοποίηση

Τεχνικές Συμπίεσης Μοντέλων

  • Στρατηγικές περικοπής και δομική αραιότητα
  • Διαμοιρασμός βαρών και μείωση παραμέτρων
  • Αξιολόγηση επιπτώσεων συμπίεσης

Κβαντισμός για Απόδοση στην Άκρη

  • Μέθοδοι κβαντισμού μετά την εκπαίδευση
  • Ροές εργασίας εκπαίδευσης με επίγνωση κβαντισμού
  • Προσεγγίσεις INT8, FP16 και μικτής ακρίβειας

Επιτάχυνση με το Nano Banana

  • Χρήση των επιταχυντών του Nano Banana
  • Ενσωμάτωση ONNX και υποστηρικτικών hardware
  • Μέτρηση επιδόσεων επιταχυμένης εξαγωγής συμπερασμάτων

Ανάπτυξη σε Συσκευές Άκρης

  • Ενσωμάτωση μοντέλων σε ενσωματωμένες εφαρμογές ή εφαρμογές για κινητά
  • Ρύθμιση χρόνου εκτέλεσης και παρακολούθηση
  • Αντιμετώπιση προβλημάτων ανάπτυξης

Προφίλ Απόδοσης και Ανάλυση Ανταλλαγμάτων

  • Καθυστέρηση, ρυθμός απόδοσης και θερμικοί περιορισμοί
  • Ανταλλάγματα ακρίβειας έναντι απόδοσης
  • Στρατηγικές επαναληπτικής βελτιστοποίησης

Βέλτιστες Πρακτικές για τη Διατήρηση Συστημάτων Edge‑AI

  • Διαχείριση εκδόσεων και συνεχείς ενημερώσεις
  • Επαναφορά μοντέλου και διαχείριση συμβατότητας
  • Ζητήματα ασφάλειας και ακεραιότητας

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα

Απαιτήσεις

  • Κατανόηση των ροών εργασίας μηχανικής μάθησης
  • Εμπειρία στην ανάπτυξη μοντέλων με Python
  • Εξοικείωση με αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων

Κοινό-στόχος

  • Μηχανικοί ML
  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Επαγγελματίες MLOps
 14 Ώρες

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (1)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες