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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
Einführung in Edge-KI und Nano Banana
- Wesentliche Merkmale von Edge-KI-Workloads
- Architektur und Funktionen von Nano Banana
- Vergleich der Bereitstellungsstrategien Edge vs. Cloud
Vorbereitung von Modellen für Edge-Deployments
- Modellauswahl und Baseline-Evaluation
- Berücksichtigung von Abhängigkeiten und Kompatibilität
- Export von Modellen für weitere Optimierung
Techniken zur Modellkompression
- Pruning-Strategien und strukturelle Sparsity
- Gewichteteilung und Parameterreduzierung
- Bewertung der Auswirkungen der Kompression
Quantisierung für Edge-Performance
- Post-Training-Quantisierungsmethoden
- Quantisierungs-aware-Trainings-Workflows
- Ansätze für INT8, FP16 und Mixed Precision
Beschleunigung mit Nano Banana
- Nutzung von Nano-Banana-Beschleunigern
- Integration von ONNX und Hardware-Backends
- Benchmarks der beschleunigten Inferenz
Deployment auf Edge-Geräte
- Integration von Modellen in Embedded- oder Mobile-Anwendungen
- Konfiguration und Überwachung zur Laufzeit
- Behebung von Deployment-Problemen
Performance-Profiling und Analyse von Trade-offs
- Latenz, Durchsatz und thermische Einschränkungen
- Trade-offs zwischen Genauigkeit und Performance
- Iterative Optimierungsstrategien
Best Practices für die Wartung von Edge-KI-Systemen
- Versionierung und kontinuierliche Updates
- Modell-Rollback und Kompatibilitätsmanagement
- Überlegungen zu Sicherheit und Integrität
Zusammenfassung und nächste Schritte
Voraussetzungen
- Verständnis von Machine-Learning-Workflows
- Erfahrung mit der Modellentwicklung auf Basis von Python
- Kenntnis neuronaler Netzarchitekturen
Zielgruppe
- ML-Engineers
- Data Scientists
- MLOps-Practitioner
Erfahrungsberichte (1)
Fluss, Vibe und Thema der Präsentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Kurs - Google Gemini AI for Data Analysis
Maschinelle Übersetzung