Temario del curso
Introducción a la IA en el Borde y Nano Banana
- Características clave de las cargas de trabajo de IA en el borde
- Arquitectura y capacidades de Nano Banana
- Comparación entre estrategias de despliegue en el borde y en la nube
Preparación de Modelos para Despliegue en el Borde
- Selección de modelos y evaluación de línea base
- Consideraciones de dependencias y compatibilidad
- Exportación de modelos para una optimización posterior
Técnicas de Compresión de Modelos
- Estrategias de poda y esparsidad estructural
- Compartición de pesos y reducción de parámetros
- Evaluación del impacto de la compresión
Cuantización para el Rendimiento en el Borde
- Métodos de cuantización post-entrenamiento
- Flujos de trabajo de cuantización consciente del entrenamiento
- Enfoques INT8, FP16 y precisión mixta
Aceleración con Nano Banana
- Uso de aceleradores de Nano Banana
- Integración de ONNX y backends de hardware
- Benchmarking de inferencia acelerada
Despliegue en Dispositivos Perimetrales
- Integración de modelos en aplicaciones incrustadas o móviles
- Configuración y monitoreo en tiempo de ejecución
- Solución de problemas de despliegue
Perfilado de Rendimiento y Análisis de Compromisos
- Latencia, rendimiento y restricciones térmicas
- Compromisos entre precisión y rendimiento
- Estrategias de optimización iterativa
Mejores Prácticas para Mantener Sistemas de IA en el Borde
- Versionado y actualizaciones continuas
- Rollback de modelos y gestión de compatibilidad
- Consideraciones de seguridad e integridad
Resumen y Próximos Pasos
Requerimientos
- Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
- Experiencia en el desarrollo de modelos basados en Python
- Familiaridad con arquitecturas de redes neuronales
Audiencia
- Ingenieros de ML
- Científicos de datos
- Practicantes de MLOps
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Testimonios (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
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