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Schulungsübersicht
Einführung in Edge KI und Nano Banana
- Wesentliche Merkmale von Edge-KI-Workloads
- Architektur und Fähigkeiten von Nano Banana
- Vergleich von Edge- und Cloud-Deployment-Strategien
Vorbereitung der Modelle für die Edge-Deployment
- Modellauswahl und Basisevaluation
- Berücksichtigung von Abhängigkeiten und Kompatibilität
- Export von Modellen für weitere Optimierung
Techniken zur Modellkompression
- Beschneidungsstrategien und strukturelle Sparse
- Gewichteteilung und Parameterreduktion
- Bewertung der Auswirkungen der Kompression
Quantisierung für Edge-Leistung
- Methoden der Post-Training-Quantisierung
- Quantisierungsbewusste Trainingsworkflows
- INT8, FP16 und Mischgenauigkeitsansätze
Beschleunigung mit Nano Banana
- Verwendung von Nano Banana-Beschleunigern
- Integration von ONNX und Hardware-Backends
- Benchmarks für beschleunigte Inferenz
Bereitstellung auf Edge-Geräten
- Integration von Modellen in eingebettete oder mobile Anwendungen
- Laufzeitkonfiguration und Überwachung
- Fehlerbehebung bei Bereitstellungsproblemen
Leistungsprofilierung und Trade-off-Analyse
- Latenz, Durchsatz und thermische Einschränkungen
- Trade-offs zwischen Genauigkeit und Leistung
- Iterative Optimierungsstrategien
Best Practices für die Pflege 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 Python-basierter Modellentwicklung
- Kenntnis von neuronalen Netzwerkarchitekturen
Zielgruppe
- ML-Ingenieure
- Wissenschaftler:innen für Datenanalyse (Data Scientists)
- MLOps-Fachleute
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