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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à l'IA Edge et à Nano Banana

  • Caractéristiques principales des charges de travail IA Edge
  • Architecture et capacités de Nano Banana
  • Comparaison des stratégies de déploiement Edge et Cloud

Préparation des modèles pour le déploiement sur le Edge

  • Sélection des modèles et évaluation de référence
  • Considérations sur les dépendances et la compatibilité
  • Exportation des modèles pour une optimisation ultérieure

Techniques de compression des modèles

  • Stratégies d'élagage (pruning) et sparsité structurelle
  • Partage de poids et réduction des paramètres
  • Évaluation de l'impact de la compression

Quantification pour les performances Edge

  • Méthodes de quantification après entraînement (post-training)
  • Flux de travail de quantification-aware training
  • Approches INT8, FP16 et précision mixte

Accélération avec Nano Banana

  • Utilisation des accélérateurs Nano Banana
  • Intégration d'ONNX et des backends matériels
  • Benchmarking de l'inférence accélérée

Déploiement sur les appareils Edge

  • Intégration des modèles dans les applications embarquées ou mobiles
  • Configuration et surveillance du temps d'exécution
  • Dépannage des problèmes de déploiement

Profilage des performances et analyse des compromis

  • Latence, débit et contraintes thermiques
  • Compromis entre précision et performance
  • Stratégies d'optimisation itérative

Meilleures pratiques pour la maintenance des systèmes IA Edge

  • Gestion des versions et mises à jour continues
  • Gestion du rollback des modèles et de la compatibilité
  • Considérations sur la sécurité et l'intégrité

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension des flux de travail en apprentissage automatique (machine learning).
  • Une expérience du développement de modèles basés sur Python.
  • Une connaissance des architectures de réseaux de neurones.

Public cible

  • Ingénieurs ML
  • Scientifiques des données
  • Praticiens MLOps

Nombre de participants


Prix par participant

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