使用Nano Banana優化邊緣部署的AI模型培訓
Nano Banana是一個輕量級AI框架,旨在加速和壓縮模型,以便在設備和邊緣環境中高效部署。
本課程爲講師主導的培訓(線上或線下),面向中高級專業人士,旨在幫助他們使用Nano Banana優化、壓縮並部署AI模型至邊緣環境。
課程結束後,學員將能夠:
- 應用壓縮和量化技術優化AI模型。
- 加速邊緣設備的推理性能。
- 使用Nano Banana的工具鏈轉換並部署模型。
- 評估準確性、延遲和資源使用之間的權衡。
課程形式
- 講師主導的技術講座與指導討論。
- 使用真實邊緣AI場景的動手練習。
- 在配置的即時環境中進行實踐操作。
課程定製選項
- 如需定製內容或組織特定的調整,請聯繫我們安排定製版本。
課程簡介
邊緣AI與Nano Banana簡介
- 邊緣AI工作負載的關鍵特性。
- Nano Banana的架構與功能。
- 邊緣與雲部署策略的對比。
準備模型進行邊緣部署
- 模型選擇與基線評估。
- 依賴性與兼容性考慮。
- 導出模型以進一步優化。
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。
- 評估壓縮效果。
量化提升邊緣性能
- 後訓練量化方法。
- 量化感知訓練工作流程。
- INT8、FP16與混合精度方法。
使用Nano Banana加速
- 使用Nano Banana加速器。
- 集成ONNX與硬件後端。
- 加速推理的基準測試。
部署到邊緣設備
- 將模型集成到嵌入式或移動應用中。
- 運行時配置與監控。
- 排查部署問題。
性能分析與權衡評估
- 延遲、吞吐量與熱約束。
- 準確性與性能的權衡。
- 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。
- 模型回滾與兼容性管理。
- 安全性與完整性考慮。
總結與下一步
最低要求
- 瞭解機器學習工作流程。
- 具備基於Python的模型開發經驗。
- 熟悉神經網絡架構。
受衆
- ML工程師。
- 數據科學家。
- MLOps從業者。
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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
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課程形式
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- 互動講座與引導討論。
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- 使用 Google Gemini AI 和 NotebookLM 的實際作業。
課程定製選項
- 如需爲本課程定製培訓,請聯繫我們安排。
Intermediate Gemini AI for Public Sector Professionals
16 時間:本課程爲講師指導的線下或線上培訓,面向中級水平的公共部門專業人士,旨在幫助他們使用Gemini生成高質量內容,協助研究,並通過更高級的AI交互提高工作效率。
培訓結束後,參與者將能夠:
- 爲特定用例設計更有效和定製化的提示。
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- 將Gemini 3多模態端點集成到實際工作流程中。
- 在統一管道中處理和解釋視覺、音頻、視頻和文本輸入。
- 使用多模態提示構建交互式原型。
- 優化多模態輸出的性能、準確性和可用性。
課程形式
- 帶演示的指導講座。
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安全與負責任的Gemini 3:安全性、治理與提示注入防護
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課程形式
- 結合真實安全案例的指導教學。
- 專注於治理和安全提示的實踐操作。
- 使用受控測試環境進行實際練習。
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- 可根據需求添加定製治理場景或安全實驗室。