Contacta con nosotros

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 de estrategias de implementación entre borde y nube

Preparación de modelos para la implementación en el borde

  • Selección del modelo y evaluación inicial
  • Consideraciones sobre dependencias y compatibilidad
  • Exportación de modelos para una optimización posterior

Técnicas de compresión de modelos

  • Estrategias de poda y dispersión estructural
  • Compartición de pesos y reducción de parámetros
  • Evaluación del impacto de la compresión

Cuantización para el rendimiento en el borde

  • Métodos de cuantización posterior al entrenamiento
  • Flujos de trabajo de entrenamiento consciente de la cuantización
  • Enfoques INT8, FP16 y de precisión mixta

Aceleración con Nano Banana

  • Uso de aceleradores Nano Banana
  • Integración de ONNX y backends de hardware
  • Evaluación del rendimiento de la inferencia acelerada

Implementación en dispositivos de borde

  • Integración de modelos en aplicaciones embebidas o móviles
  • Configuración y monitoreo del tiempo de ejecución
  • Solución de problemas de implementación

Perfilado de rendimiento y análisis de compensaciones

  • Restricciones de latencia, capacidad de procesamiento térmica y rendimiento
  • Compromisos entre precisión y rendimiento
  • Estrategias de optimización iterativa

Mejores prácticas para el mantenimiento de sistemas de IA en el borde

  • Versionado y actualizaciones continuas
  • Gestión de compatibilidad y reversión de modelos
  • Consideraciones sobre seguridad e integridad

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Comprensión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático
  • Experiencia en desarrollo de modelos basados en Python
  • Conocimiento de arquitecturas de redes neuronales

Audiencia objetivo

  • Ingenieros de aprendizaje automático (ML)
  • Científicos de datos
  • Practicantes de MLOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (1)

Próximos cursos

Categorías Relacionadas