MCT من سوني: ربط أبحاث الذكاء الاصطناعي بحافة الوقت الفعلي

عرض حدث YOLO VISION 2023 (YV23)، الذي استضافته Google في حرم الشركات الناشئة في مدريد، مجموعة منتقاة من المتحدثين تم اختيارهم بعناية من مجتمع الذكاء الاصطناعي. وكان من بينهم أمير سيرفي، مدير منتجات التعلم العميق المتطور في سوني، الذي قدم عرضًا ثاقبًا حول سد الفجوة بين أبحاث الذكاء الاصطناعي والحافة في الوقت الفعلي حيث كشف عن عجائب مجموعة أدوات ضغط النماذج (MCT) من سوني.

تعرف على أمير سيرفي: الربط بين البحث والذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي

تألق أمير سيرفي بخبرته في الذكاء الاصطناعي والتكنولوجيا، ممهدًا الطريق لاستكشاف مستنير لتقنيات ضغط النماذج والتكميم المصممة خصيصًا للنشر الفعال على الحافة.

التنقل في تحديات الذكاء الاصطناعي المتطورة مع MCT

تعمق أمير في تحديات نشر نماذج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية، مع التركيز على العقبات التي تفرضها الموارد المحدودة وقيود الأجهزة. خلال حديثه، قدم مجموعة أدوات ضغط النماذج (MCT) من سوني، وهي أداة مفتوحة المصدر مدمجة بسلاسة في PyTorch و TensorFlow.

إطلاق العنان لإمكانات MCT

كشف أمير عن الميزات الرائعة لـ MCT. من التكميم المدرك للأجهزة إلى أحدث الخوارزميات وأتمتة البحث عن المعلمات، ظهرت MCT كمجموعة أدوات متعددة الاستخدامات جاهزة لمعالجة تعقيدات نشر الذكاء الاصطناعي في العالم الحقيقي.

تبسيط تقنيات التكميم: النتائج تتحدث بصوت أعلى

كشف أمير عن تقنيات التكميم، وقدم لمحة عن عالم PTQ و GPTQ ونتائجهما المؤثرة. اندهش الجمهور من نجاح PTQ بدقة مختلطة ومعدلات الضغط الرائعة التي تم تحقيقها لنموذج Ultralytics YOLOv8.

ملخص

باختصار، أضاءت محادثة أمير الطريق بين أبحاث الذكاء الاصطناعي والتنفيذ في الوقت الفعلي. عمّق التعاون فهمنا وتركنا مستوحين من الاحتمالات التي تجلبها MCT إلى مجال تعلم الآلة المتطور باستمرار باستخدام نماذج YOLO.

ترقبوا المزيد من التحديثات المثيرة بينما نواصل كشف أسرار الذكاء الاصطناعي مع قادة الصناعة مثل أمير سيرفي!

هل أنت متشوق لمعرفة المزيد؟ شاهد المحادثة كاملة هنا!