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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 de estrategias de despliegue: edge frente a nube

Preparación de modelos para el despliegue en el edge

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

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 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 de ONNX y backends de hardware
  • Benchmarking de inferencia acelerada

Despliegue en dispositivos de edge

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

Perfiles de rendimiento y análisis de compromisos

  • Restricciones de latencia, ancho de banda y térmicas
  • Compromisos entre precisión y rendimiento
  • Estrategias de optimización iterativa

Mejores prácticas para el mantenimiento de sistemas de IA en el edge

  • 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 basados en Python
  • Conocimiento de las arquitecturas de redes neuronales

Público objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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