Επικοινωνήστε μαζί μας
 Διάρκεια 14 Ώρες

Εξέλιξη Κομματιού

Εισαγωγή στην Τεχνητή Νοημοσύνη Αιχμής και το Nano Banana

  • Βασικά χαρακτηριστικά φόρτων εργασίας τεχνητής νοημοσύνης αιχμής
  • Αρχιτεκτονική και δυνατότητες του Nano Banana
  • Σύγκριση στρατηγικών ανάπτυξης αιχμής έναντι νέφους

Προετοιμασία μοντέλων για ανάπτυξη σε συσκευές αιχμής

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

Τεχνικές συμπίεσης μοντέλων

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

Κβαντοποίηση για απόδοση σε συσκευές αιχμής

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

Επιτάχυνση με το Nano Banana

  • Χρήση επιταχυντών του Nano Banana
  • Ενσωμάτωση ONNX και υποστηρικτικού υλικού
  • Συγκριτική αξιολόγηση επιταχυνόμενης εξαγωγής συμπερασμάτων

Ανάπτυξη σε συσκευές αιχμής

  • Ενσωμάτωση μοντέλων σε ενσωματωμένες ή κινητές εφαρμογές
  • Διαμόρφωση χρόνου εκτέλεσης και παρακολούθηση
  • Αντιμετώπιση προβλημάτων ανάπτυξης

Ανάλυση απόδοσης και αντισταθμίσεων

  • Περιορισμοί καθυστέρησης, ρυθμού απόδοσης και θερμικοί περιορισμοί
  • Αντισταθμίσεις ακρίβειας έναντι απόδοσης
  • Επαναληπτικές στρατηγικές βελτιστοποίησης

Βέλτιστες πρακτικές για τη συντήρηση συστημάτων τεχνητής νοημοσύνης αιχμής

  • Έκδοση εκδόσεων και συνεχείς ενημερώσεις
  • Επαναφορά μοντέλων 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

  • Μηχανικοί μηχανικής μάθησης
  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Επαγγελματίες MLOps

Αριθμός συμμετέχοντων


Τιμή ανά συμμετέχοντα

Σχόλια (1)

Εφεξής Μαθήματα

Σχετικές Κατηγορίες