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Plan du cours

Introduction à l'IA Edge et à Nano Banana

  • Caractéristiques clés des charges de travail IA Edge
  • Architecture et fonctionnalités de Nano Banana
  • Comparaison des stratégies de déploiement Edge vs Cloud

Préparation des modèles pour le déploiement Edge

  • Sélection des modèles et évaluation des performances de base
  • Considérations relatives aux dépendances et à la compatibilité
  • Export des modèles pour une optimisation ultérieure

Techniques de compression des modèles

  • Stratégies de taille (pruning) et sparsité structurelle
  • Partage de poids et réduction des paramètres
  • Évaluation des impacts de la compression

Quantification pour les performances Edge

  • Méthodes de quantification après l'entraînement
  • Flux de travail d'entraînement prenant en compte la quantification
  • Approches INT8, FP16 et précision mixte

Accélération avec Nano Banana

  • Utilisation des accélérateurs Nano Banana
  • Intégration d'ONNX et des backends matériels
  • Tests de performance de la déduction accélérée

Déploiement sur les appareils Edge

  • Intégration des modèles dans les applications embarquées ou mobiles
  • Configuration et surveillance au moment de l'exécution
  • Dépannage des problèmes de déploiement

Profilage des performances et analyse des compromis

  • Contraintes de latence, de débit et de thermique
  • Compromis entre précision et performance
  • Stratégies d'optimisation itérative

Meilleures pratiques pour le maintien des systèmes IA Edge

  • Versionnage et mises à jour continues
  • Reversibilité des modèles et gestion de la compatibilité
  • Considérations de sécurité et d'intégrité

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des flux de travail du machine learning
  • Expérience en développement de modèles basés sur Python
  • Connaissance des architectures de réseaux de neurones

Public cible

  • Ingénieurs ML
  • Scientifiques des données
  • Praticiens MLOps
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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