Descubre los entresijos del despliegue de YOLOv8 en dispositivos integrados en YOLO VISION 2023. Lakshantha Dissanayake explora los retos, la magia de TensorRT y los avances de la plataforma MCU. Desvela el futuro de la IA de vanguardia en una lectura concisa y perspicaz.
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En YOLO VISION 2023 (YV23), Lakshantha Dissanayake expuso las complejidades de implantar Ultralytics YOLOv8 en dispositivos integrados, especialmente en las plataformas NVIDIA Jetson y MCU. Profundicemos en el perspicaz viaje que compartió en el Campus Google for Startups de Madrid.
Lakshantha Dissanayake, ingeniero de aplicaciones de Seeed Studio, lidera la carga de Seed Studio en la innovación de la AIoT. Su charla subrayó el compromiso de Seed Studio de fomentar las asociaciones con desarrolladores, ISV y SI, haciendo hincapié en la democratización de la tecnología.
La Evolución Edge significa un cambio fundamental en la informática, que hace hincapié en el procesamiento descentralizado de datos. Centrándose en los dispositivos periféricos, esta evolución mejora el procesamiento en tiempo real, reduce la latencia y capacita a los dispositivos locales para crear sistemas eficientes y con capacidad de respuesta en diversos sectores.
Durante su presentación, Lakshantha profundizó en los retos y la evolución de los dispositivos de borde, reconociendo el papel fundamental que desempeñan para hacer accesible la tecnología. Abordó los matices de la optimización del rendimiento de los dispositivos periféricos, en particular para las aplicaciones de análisis de vídeo, preparando el terreno para la audiencia.
Numerosos dispositivos GPU nuevos están entrando en el mercado, pero su precio es bastante elevado. Por otro lado, los dispositivos integrados como la serie Jetson ofrecen una serie de funciones de implementación que facilitan a los usuarios finales la realización de los análisis que necesitan. Si te interesa saber cómo empezar a utilizar los dispositivos Seeedstudio Jetson, puedes visitar nuestro blog.
Navegando a través de los retos de despliegue de los dispositivos on-edge de YOLOv8 , Lakshantha compartió soluciones prácticas. Desde el flasheo del SO (Sistema Operativo) hasta la configuración del entorno, la charla desmitificó las complejidades, haciendo el proceso de despliegue más accesible para los desarrolladores.
TensorRT sirve como motor de primer nivel para la inferencia en dispositivos integrados. Cuantifica y optimiza el modelo Ultralytics YOLOv8 , mejorando su rendimiento específicamente para dispositivos de borde.
Lakshantha mostró además la magia de TensorRT para mejorar el rendimiento de la inferencia y la eficiencia de las aplicaciones multi-stream mediante DeepStream. Las demostraciones prácticas ilustraron el poder de estas herramientas para maximizar el potencial de los modelos YOLO en dispositivos integrados.
Otro acontecimiento emocionante fue la demostración en directo de Lakshantha sobre el despliegue de YOLO modelos en la plataforma MCU utilizando el asistente de modelos SenseGraph. Este vistazo al futuro de la IA de borde dejó a la audiencia ansiosa por explorar las posibilidades.
En esta época, la atención se centra principalmente en los dispositivos embebidos, donde los clientes buscan soluciones rentables con un mantenimiento mínimo. Los dispositivos embebidos Seeed Studio incorporan funciones de prearranque, lo que facilita las operaciones a desarrolladores y usuarios finales.
En general, la sesión no sólo iluminó los aspectos técnicos, sino que también puso de manifiesto el espíritu de colaboración dentro de la comunidad de la IA, convirtiéndola en una experiencia esclarecedora para todos los asistentes.
Más información sobre la implantación de YOLOv8 en dispositivos integrados aquí¡!
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