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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 despliegue en el borde frente a 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 optimización adicional

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 Rendimiento en el Borde

  • Métodos de cuantización post-entrenamiento
  • Flujos de trabajo de entrenamiento con conciencia de cuantización
  • Enfoques INT8, FP16 y de precisión mixta

Aceleración con Nano Banana

  • Uso de aceleradores de Nano Banana
  • Integración de ONNX y backends de hardware
  • Pruebas de rendimiento de inferencia acelerada

Despliegue en Dispositivos de Borde

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

Perfilado de Rendimiento y Análisis de Compensaciones

  • Latencia, rendimiento y restricciones térmicas
  • Compensaciones entre precisión y rendimiento
  • Estrategias iterativas de optimización

Mejores Prácticas para el Mantenimiento de Sistemas de IA en el Borde

  • Control de versiones y actualizaciones continuas
  • Reversión 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 basado en Python
  • Familiaridad con arquitecturas de redes neuronales

Público Objetivo

  • Ingenieros de ML
  • Científicos de datos
  • Practicantes de MLOps
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

Testimonios (1)

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