Kiểm tra màu xanh lá cây
Liên kết được sao chép vào khay nhớ tạm

MCT của Sony: Kết nối nghiên cứu AI với biên thời gian thực

Khám phá Bộ công cụ nén mô hình (MCT) của Sony tại YOLO TẦM NHÌN 2023. Vượt qua các thách thức AI biên, làm sáng tỏ lượng tử hóa và khám phá triển khai theo thời gian thực. Hãy cùng chúng tôi trên hành trình từ nghiên cứu đến thực hiện.

Các YOLO Sự kiện VISION 2023 (YV23), được tổ chức tại Google cho khuôn viên Startups ở Madrid đã giới thiệu một đội ngũ diễn giả được tuyển chọn từ cộng đồng AI. Trong số đó có Amir Servi, Giám đốc sản phẩm Edge Deep Learning của Sony, người đã có một bài thuyết trình sâu sắc về việc thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu AI với biên thời gian thực , nơi ông tiết lộ những điều kỳ diệu của Bộ công cụ nén mô hình (MCT) của Sony.

Gặp gỡ Amir Servi: Kết nối nghiên cứu và AI thời gian thực

Chuyên môn của Amir Servi về AI và công nghệ tỏa sáng, tạo tiền đề cho việc khám phá khai sáng các kỹ thuật nén và lượng tử hóa mô hình được điều chỉnh để triển khai Edge hiệu quả.

Điều hướng các thách thức của Edge AI với MCT

Amir đã đi sâu vào những thách thức của việc triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên, nhấn mạnh những rào cản do nguồn lực hạn chế và hạn chế phần cứng. Trong buổi nói chuyện của mình, ông đã giới thiệu Bộ công cụ nén mô hình (MCT) của Sony, một công cụ mã nguồn mở được tích hợp liền mạch vào PyTorch và TensorFlow.

Khai phá tiềm năng của MCT

Amir đã khám phá ra những tính năng ấn tượng của MCT. Từ lượng tử hóa nhận thức phần cứng đến các thuật toán hiện đại và tự động hóa tìm kiếm tham số, MCT nổi lên như một bộ công cụ đa năng sẵn sàng giải quyết sự phức tạp của việc triển khai AI trong thế giới thực.

Hình 1. Amir Servi trình bày tại YOLO TẦM NHÌN 2023 tại Google cho Startups Campus ở Madrid.

Kỹ thuật lượng tử hóa được làm sáng tỏ: Kết quả nói to hơn

Amir đã làm sáng tỏ các kỹ thuật lượng tử hóa, cung cấp một cái nhìn thoáng qua về thế giới PTQ, GPTQ và kết quả có tác động của chúng. Khán giả ngạc nhiên trước sự thành công của PTQ với độ chính xác hỗn hợp và tốc độ nén đáng chú ý đạt được cho Ultralytics YOLOv8 mẫu.

Tổng kết

Tóm lại, bài nói chuyện của Amir đã làm sáng tỏ con đường giữa nghiên cứu AI và triển khai thời gian thực. Sự hợp tác này đã làm sâu sắc thêm sự hiểu biết của chúng tôi và để lại cho chúng tôi cảm hứng từ những khả năng mà MCT mang lại cho lĩnh vực học máy không ngừng phát triển bằng cách sử dụng YOLO Mô hình.

Hãy theo dõi để biết thêm các bản cập nhật thú vị khi chúng tôi tiếp tục làm sáng tỏ những bí ẩn của AI với các nhà lãnh đạo ngành như Amir Servi!

Bạn tò mò muốn tìm hiểu thêm? Xem toàn bộ buổi nói chuyện tại đây!

Logo FacebookBiểu trưng TwitterBiểu trưng LinkedInBiểu tượng sao chép liên kết

Đọc thêm trong danh mục này

Hãy xây dựng tương lai
của AI cùng nhau!

Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning