MCT من Sony: ربط أبحاث AI بالتطبيقات الطرفية في الوقت الفعلي

استضاف Google for Startups Campus في مدريد فعالية YOLO Vision 2023 (YV23)، التي تضمنت مجموعة من المتحدثين من مختلف أنحاء مجتمع الذكاء الاصطناعي. وكان من بينهم Amir Servi، مدير منتجات التعلم العميق الطرفي في Sony، الذي قدم عرضًا عن سد الفجوة بين أبحاث الذكاء الاصطناعي والتطبيقات الطرفية في الوقت الفعلي، وعرّف خلاله بأداة Sony لضغط النماذج (MCT).

تعرّفوا على Amir Servi: الربط بين الأبحاث والذكاء الاصطناعي الآني#

ركزت كلمة Amir على تقنيات ضغط النماذج وتكميمها المصممة لنشر الذكاء الاصطناعي الطرفي بكفاءة.

التعامل مع تحديات الذكاء الاصطناعي الطرفي باستخدام MCT#

ناقش Amir تحديات نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية، مسلطًا الضوء على العقبات التي تفرضها محدودية الموارد وقيود الأجهزة. وخلال كلمته، عرّف بأداة Sony لضغط النماذج (MCT)، وهي أداة مفتوحة المصدر تعمل مع نماذج PyTorch وTensorFlow. كما تشغّل MCT ميزة التصدير إلى Sony IMX500 في Ultralytics.

اكتشاف إمكانات MCT#

استعرض Amir الميزات الرئيسية لـMCT، بدءًا من التكميم المراعي للأجهزة، مرورًا بالخوارزميات المتطورة، وصولًا إلى البحث الآلي عن المعلمات؛ وهي ميزات تجعلها مجموعة أدوات متعددة الاستخدامات لنشر الذكاء الاصطناعي في التطبيقات الواقعية.

الشكل 1. Amir Servi يقدم عرضًا في YOLO Vision 2023 في Google for Startups Campus في مدريد.

تبسيط فهم تقنيات التكميم: النتائج خير دليل#

شرح Amir تقنيات التكميم، مثل التكميم بعد التدريب (PTQ) وGPTQ، وشارك نتائجها، بما في ذلك الدقة العالية التي حققها PTQ باستخدام الدقة المختلطة ومعدلات الضغط المرتفعة لنموذج Ultralytics YOLOv8.

في الختام#

أوضحت كلمة Amir كيف تساعد أدوات مثل MCT على سد الفجوة بين أبحاث الذكاء الاصطناعي وتطبيقها في الوقت الفعلي، لا سيما نماذج YOLO التي تعمل على الأجهزة الطرفية.

هل ترغب في معرفة المزيد؟ شاهد كلمة Sony MCT كاملةً.