使用 Nano Banana 優化邊緣部署的 AI 模型培訓
Nano Banana 是一款輕量級 AI 框架，專為加速模型壓縮並實現高效的裝置端及邊緣端部署而設計。
本課程為由講師主導的實地培訓（可線上或現場進行），主要針對中級至高級專業人員，旨在教授如何使用 Nano Banana 來優化、壓縮及部署邊緣環境中的 AI 模型。
課程結束後，學員將能夠：
- 將壓縮與量化技術應用於 AI 模型。
- 提升邊緣裝置的推理效能。
- 使用 Nano Banana 的工具鏈進行模型轉換與部署。
- 評估準確率、延遲與資源使用之間的權衡。
課程形式
- 由講師主導的技術講授與引導式討論。
- 基於真實邊緣 AI 場景的實作練習。
- 在配置好的實時環境中進行實際操作。
課程客製化選項
- 如需定制內容或針對特定組織的調整，請聯絡我們以安排此課程的客製化版本。
課程簡介
邊緣 AI 與 Nano Banana 介紹
- 邊緣 AI 工作負載的主要特性
- Nano Banana 的架構與能力
- 邊緣部署與雲端部署策略比較
為邊緣部署準備模型
- 模型選擇與基準評估
- 依賴關係與相容性考量
- 輸出模型以供進一步優化
模型壓縮技術
- 剪枝策略與結構稀疏性
- 權重共享與參數減少
- 評估壓縮影響
用於邊緣效能的量化
- 訓練後量化方法
- 量化感知訓練工作流程
- INT8、FP16 及混合精度方法
使用 Nano Banana 進行加速
- 使用 Nano Banana 加速器
- 整合 ONNX 與硬體後端
- 加速推理的基準測試
部署至邊緣裝置
- 將模型整合至嵌入式或行動應用
- 執行期設定與監控
- 排解部署問題
效能分析與權衡分析
- 延遲、吞吐量及熱約束
- 準確率與效能的權衡
- 迭代優化策略
維護邊緣 AI 系統的最佳實踐
- 版本控制與持續更新
- 模型回滾與相容性管理
- 安全性與完整性考量
總結與後續步驟
最低要求
- 對機器學習工作流程有基本理解
- 具備使用 Python 進行模型開發的經驗
- 熟悉神經網路架構
受眾
- ML 工程師
- 資料科學家
- MLOps 實踐者
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客戶評論 (1)
演講中的流程、氛圍與主題
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
課程 - Google Gemini AI for Data Analysis
機器翻譯
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- 建構基礎的 AI 驅動應用。
- 探索 Google Gemini AI 的進階功能與客製化選項。
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