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Plan du cours

Introduction à l'IA Edge et à Nano Banana

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

Préparation des modèles pour le déploiement Edge

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

Techniques de compression des modèles

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

Quantisation pour les performances Edge

  • Méthodes de quantisation après l'entraînement
  • Flux de travail d'entraînement conscient de la quantisation
  • Approches INT8, FP16 et de précision mixte

Accélération avec Nano Banana

  • Utilisation des accélérateurs Nano Banana
  • Intégration d'ONNX et des back-ends matériels
  • Évaluation des performances de déduction 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 (throughput) et contraintes thermiques
  • Compromis entre précision et performance
  • Stratégies d'optimisation itérative

Meilleures pratiques pour le maintien des systèmes d'IA Edge

  • Versionnage et mises à jour continues
  • Restauration (rollback) des modèles et gestion de la compatibilité
  • Considérations en matière de sécurité et d'intégrité

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des flux de travail de l'apprentissage automatique
  • Expérience en développement de modèles basés sur Python
  • Connaissance des architectures de réseaux de neurones

Public cible

  • Ingénieurs en IA (ML)
  • Scientifiques des données
  • Praticiens MLOps
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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