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Schulungsübersicht
Einführung in Edge-AI und Nano Banana
- Wesentliche Merkmale von Edge-AI-Workloads
- Architektur und Fähigkeiten von Nano Banana
- Vergleich der Deployment-Strategien Edge vs. Cloud
Vorbereitung von Modellen für den Edge-Einsatz
- Modellauswahl und Bewertung der Baseline
- Berücksichtigung von Abhängigkeiten und Kompatibilität
- Export von Modellen für weitere Optimierung
Techniken zur Modellkompression
- Beschneidungsstrategien (Pruning) und strukturelle Sparsity
- Gewichtsteilung und Parameterreduzierung
- Bewertung der Auswirkungen der Kompression
Quantisierung für Edge-Leistung
- Methoden der Quantisierung nach dem Training (Post-Training-Quantization)
- Workflows für quantisierungsawarees Training (Quantization-Aware Training)
- Ansätze mit INT8, FP16 und gemischter Präzision
Beschleunigung mit Nano Banana
- Verwendung der Nano-Banana-Beschleuniger
- Integration von ONNX und Hardware-Backends
- Benchmarks der beschleunigten Inferenz
Deployment auf Edge-Geräten
- Integration von Modellen in Embedded- oder Mobile-Anwendungen
- Laufzeitkonfiguration und Überwachung
- Fehlerbehebung bei Deployment-Problemen
Leistungsprofilierung und Trade-off-Analyse
- Latenz, Durchsatz und thermische Einschränkungen
- Trade-offs zwischen Genauigkeit und Leistung
- Iterative Optimierungsstrategien
Best Practices für die Wartung von Edge-AI-Systemen
- Versionierung und kontinuierliche Updates
- Modell-Rollbacks und Kompatibilitätsmanagement
- Sicherheit und Integrität
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis der Machine-Learning-Arbeitsabläufe
- Erfahrung mit der Modellentwicklung auf Basis von Python
- Kenntnisse der Architekturen neuronaler Netze
Zielgruppe
- ML-Engineure
- Data Scientists
- MLOps-Praktiker
14 Stunden
Erfahrungsberichte (1)
Fluss, Vibe und Thema der Präsentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung
