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El MCT de Sony: un puente entre la investigación en IA y la vanguardia en tiempo real

Descubre el Kit de herramientas de compresión de modelos (MCT) de Sony en YOLO VISION 2023. Supera los retos de la IA de vanguardia, desmitifica la cuantización y explora la implementación en tiempo real. Acompáñanos en el viaje de la investigación a la implementación.

El evento YOLO VISION 2023 (YV23), celebrado en el campus de Google for Startups de Madrid, contó con un selecto grupo de ponentes seleccionados entre la comunidad de la IA. Entre ellos se encontraba Amir Servi, Director de Producto de Aprendizaje Profundo Edge de Sony, que ofreció una perspicaz presentación sobre cómo salvar la distancia entre la investigación en IA y el edge en tiempo real, en la que desveló las maravillas del Kit de Herramientas de Compresión de Modelos (MCT) de Sony.

Conoce a Amir Servi: un puente entre la investigación y la IA en tiempo real

La experiencia de Amir Servi en IA y tecnología brilla con luz propia, sentando las bases para una exploración esclarecedora de las técnicas de compresión y cuantización de modelos, adaptadas para un despliegue Edge eficiente.

Navegar por los retos de la IA en los bordes con MCT

Amir ahondó en los retos de desplegar modelos de IA en dispositivos periféricos, haciendo hincapié en los obstáculos que plantean los recursos limitados y las restricciones de hardware. Durante su charla, presentó el Model Compression Toolkit (MCT) de Sony, una herramienta de código abierto perfectamente integrada en PyTorch y TensorFlow.

Liberar el potencial de los MCT

Amir desveló las impresionantes características de MCT. Desde la cuantización consciente del hardware hasta los algoritmos más avanzados y la automatización de la búsqueda de parámetros, MCT se reveló como un conjunto de herramientas versátil, listo para afrontar las complejidades de la implantación de la IA en el mundo real.

Fig 1. Amir Servi presentando en YOLO VISION 2023 en el Campus Google for Startups de Madrid.

Técnicas de Cuantización Desmitificadas: Los resultados hablan más alto

Amir desmitificó las técnicas de cuantización, ofreciendo una visión del mundo de PTQ, GPTQ y sus impactantes resultados. El público se maravilló del éxito de PTQ con precisión mixta y de las notables tasas de compresión alcanzadas por el Ultralytics YOLOv8 modelo.

Para terminar

En pocas palabras, la charla de Amir iluminó el camino entre la investigación en IA y la aplicación en tiempo real. La colaboración profundizó nuestra comprensión y nos dejó inspirados por las posibilidades que la MCT aporta al campo en constante evolución del aprendizaje automático mediante modelos YOLO .

Permanece atento a más actualizaciones emocionantes mientras seguimos desentrañando los misterios de la IA con líderes del sector como Amir Servi.

¿Tienes curiosidad por saber más? Mira la charla completa aquí¡!

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