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Duración 14 horas
Temario del curso
Introducción a la IA en el borde y a Nano Banana
- Características clave de las cargas de trabajo de IA en el borde
- Arquitectura y capacidades de Nano Banana
- Comparación entre estrategias de despliegue en el borde y en la nube
Preparación de modelos para el despliegue en el borde
- Selección de modelos y evaluación de línea base
- Consideraciones sobre dependencias y compatibilidad
- Exportación de modelos para una optimización adicional
Técnicas de compresión de modelos
- Estrategias de poda y dispersión estructural
- Compartir pesos y reducción de parámetros
- Evaluación del impacto de la compresión
Cuantización para el rendimiento en el borde
- Métodos de cuantización posterior 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
- Pruebas de rendimiento de inferencia acelerada
Despliegue en dispositivos de borde
- Integración de modelos en aplicaciones embebidas o móviles
- Configuración y monitoreo en tiempo de ejecución
- Diagnóstico de problemas de despliegue
Perfilado de rendimiento y análisis de compromisos
- Restricciones de latencia, tasa de transferencia y térmicas
- Compromisos entre precisión y rendimiento
- Estrategias de optimización iterativa
Mejores prácticas para mantener sistemas de IA en el borde
- Versionado 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
- Familiaridad con las arquitecturas de redes neuronales
Público objetivo
- Ing. de ML
- Científicos de datos
- Practicantes de MLOps
Reseñas (1)
Flujo, vibra y tema en la presentación
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Curso - Google Gemini AI for Data Analysis
Traducción Automática