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Temario del curso

Introducción a la IA en el edge y a Nano Banana

  • Características clave de las cargas de trabajo de IA en el edge
  • Arquitectura y capacidades de Nano Banana
  • Comparación entre estrategias de despliegue en edge y en la nube

Preparación de modelos para el despliegue en el edge

  • Selección de modelos y evaluación de línea base
  • Consideraciones sobre dependencias y compatibilidad
  • Exportación de modelos para su optimización posterior

Técnicas de compresión de modelos

  • Estrategias de poda y esparsidad estructural
  • Compartir pesos y reducción de parámetros
  • Evaluación del impacto de la compresión

Cuantización para el rendimiento en el edge

  • Métodos de cuantización posteriores 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 de Nano Banana
  • Integración con ONNX y backends de hardware
  • Pruebas de rendimiento de la inferencia acelerada

Despliegue en dispositivos edge

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

Perfiles de rendimiento y análisis de compensaciones

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

Prácticas recomendadas para el mantenimiento de sistemas de IA en el edge

  • Control de versiones y actualizaciones continuas
  • Reversión de modelos y gestión de compatibilidad
  • Consideraciones sobre seguridad e integridad

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

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

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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