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Temario del curso

Introducción a la IA en edge y a Nano Banana

  • Características clave de las cargas de trabajo de IA en edge
  • Arquitectura y capacidades de Nano Banana
  • Comparación de estrategias de implementación: edge frente a la nube

Preparación de modelos para implementación en edge

  • Selección de modelos y evaluación de la línea base
  • Consideraciones de dependencias y compatibilidad
  • Exportación de modelos para su 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 edge

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

Aceleración con Nano Banana

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

Implementación en dispositivos edge

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

Perfilado de rendimiento y análisis de compensaciones

  • Restricciones de latencia, caudal (throughput) y térmicas
  • Compensaciones entre precisión y rendimiento
  • Estrategias de optimización iterativa

Mejores prácticas para mantener sistemas de IA en edge

  • Gestión 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 machine learning.
  • Experiencia en el desarrollo de modelos basados en Python.
  • Familiaridad con las arquitecturas de redes neuronales.

Público objetivo

  • ingenieros de ML.
  • Científicos de datos.
  • Profesionales de MLOps.
 14 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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