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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à l’IA edge et à Nano Banana

  • Caractéristiques clés 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 edge

  • Sélection des modèles et évaluation de la performance de base
  • Prise en compte des dépendances et de 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 des impacts de la compression

Quantification pour les performances edge

  • Méthodes de quantification post-entraînement
  • Flux de travail de quantification consciente de l’entraînement
  • Abordages INT8, FP16 et précision mixte

Accélération avec Nano Banana

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

Déploiement sur les appareils edge

  • Intégration des modèles dans des applications embarquées ou mobiles
  • Configuration et surveillance d’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 itératives

Bonnes pratiques pour le maintien des systèmes d’IA edge

  • Gestion des versions et mises à jour continues
  • Retour en arrière des modèles et gestion de la compatibilité
  • Prise en compte de la sécurité et de l’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 en machine learning
  • Scientifiques des données
  • Praticiens MLOps

Nombre de participants


Prix par participant

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