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 Duración 14 horas

Temario del curso

Introducción a la IA en el borde y Nano Banana

  • Características clave de las cargas de trabajo de IA en el borde
  • Arquitectura y capacidades de Nano Banana
  • Comparación de estrategias de despliegue entre borde y nube

Preparación de modelos para el despliegue en el borde

  • Selección de modelos y evaluación de la línea base
  • Consideraciones de dependencias y compatibilidad
  • Exportación de modelos para optimización adicional

Técnicas de compresión de modelos

  • Estrategias de poda y escasez estructural
  • Compartición de pesos y reducción de parámetros
  • Evaluación de los impactos 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 de INT8, FP16 y precisión mixta

Aceleración con Nano Banana

  • Uso de aceleradores de Nano Banana
  • Integración de ONNX y backends de hardware
  • Medición de rendimiento (benchmarking) de la inferencia acelerada

Despliegue en dispositivos de borde

  • Integración de modelos en aplicaciones embebidas o móviles
  • Configuración de tiempo de ejecución y monitorización
  • Diagnóstico de problemas de despliegue

Perfiles de rendimiento y análisis de compromisos

  • Latencia, caudal (throughput) y restricciones térmicas
  • Compromisos entre precisión y rendimiento
  • Estrategias de optimización iterativa

Mejores prácticas para el mantenimiento de sistemas de IA en el borde

  • Control de versiones 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 arquitecturas de redes neuronales

Público objetivo

  • Ingenieros de ML
  • Científicos de datos
  • Especialistas en MLOps

Número de participantes


Precio por participante

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