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MCT di Sony: un ponte tra la ricerca sull'intelligenza artificiale e l'edge in tempo reale
Scopri il Model Compression Toolkit (MCT) di Sony a YOLO VISION 2023. Supera le sfide dell'intelligenza artificiale, demistifica la quantizzazione ed esplora l'implementazione in tempo reale. Unisciti a noi nel viaggio dalla ricerca all'implementazione.
L'evento YOLO VISION 2023 (YV23), ospitato presso il campus Google for Startups di Madrid, ha presentato una serie di relatori selezionati dalla comunità dell'AI. Tra questi c'era Amir Servi, Edge Deep Learning Product Manager di Sony, che ha tenuto un'interessante presentazione per colmare il divario tra la ricerca sull'IA e l'edge in tempo reale, svelando le meraviglie del Model Compression Toolkit (MCT) di Sony.
Ti presentiamo Amir Servi: un ponte tra la ricerca e l'intelligenza artificiale in tempo reale
L'esperienza di Amir Servi nel campo dell'intelligenza artificiale e della tecnologia brilla, ponendo le basi per un'esplorazione illuminante delle tecniche di compressione e quantizzazione dei modelli, studiate per un'efficiente distribuzione su Edge.
Come affrontare le sfide dell'intelligenza artificiale Edge con MCT
Amir ha approfondito le sfide legate all'implementazione dei modelli di intelligenza artificiale sui dispositivi edge, sottolineando gli ostacoli posti dalle risorse limitate e dalle restrizioni hardware. Durante il suo intervento ha presentato Model Compression Toolkit (MCT) di Sony, uno strumento open-source perfettamente integrato in PyTorch e TensorFlow.
Sbloccare il potenziale dell'MCT
Amir ha svelato le impressionanti caratteristiche di MCT. Dalla quantizzazione consapevole dell'hardware agli algoritmi più avanzati e all'automazione della ricerca dei parametri, MCT è emerso come un toolkit versatile pronto ad affrontare le complessità dell'implementazione dell'IA nel mondo reale.
Figura 1. Amir Servi presenta YOLO VISION 2023 presso il Campus Google for Startups di Madrid.
Tecniche di quantizzazione demistificate: I risultati parlano più forte
Amir ha demistificato le tecniche di quantizzazione, offrendo uno sguardo al mondo di PTQ, GPTQ e ai loro risultati d'impatto. Il pubblico si è meravigliato del successo di PTQ con precisione mista e dei notevoli tassi di compressione raggiunti dal modello. Ultralytics YOLOv8 modello.
Conclusione
In poche parole, l'intervento di Amir ha illuminato il percorso tra la ricerca sull'IA e l'implementazione in tempo reale. La collaborazione ha approfondito la nostra comprensione e ci ha lasciati ispirati dalle possibilità che MCT offre al campo in continua evoluzione dell'apprendimento automatico utilizzando i modelli di YOLO .
Rimani sintonizzato per altri interessanti aggiornamenti mentre continuiamo a svelare i misteri dell'IA con leader del settore come Amir Servi!
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