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MCT de Sony : faire le lien entre la recherche sur l'IA et l'avant-garde en temps réel

Découvre la boîte à outils de compression de modèles (MCT) de Sony sur YOLO VISION 2023. Surmonte les défis de l'edge AI, démystifie la quantification et explore le déploiement en temps réel. Rejoins-nous sur le chemin qui mène de la recherche à la mise en œuvre.

The YOLO VISION 2023 (YV23) event, hosted at the Google for Startups campus in Madrid showcased a curated lineup of speakers cherry-picked from the AI community. Among them was Amir Servi, Sony’s Edge Deep Learning Product Manager who delivered an insightful presentation on bridging the gap between AI research to real-time edge where he unveiled the wonders of Sony's Model Compression Toolkit (MCT).

Rencontre Amir Servi : un pont entre la recherche et l'IA en temps réel

L'expertise d'Amir Servi en matière d'IA et de technologie brille de mille feux, préparant le terrain pour une exploration éclairante des techniques de compression et de quantification des modèles adaptées à un déploiement Edge efficace.

Relever les défis de l'intelligence artificielle avec MCT

Amir a approfondi les défis liés au déploiement de modèles d'IA sur les appareils périphériques, en insistant sur les obstacles posés par les ressources limitées et les restrictions matérielles. Au cours de son exposé, il a présenté le Model Compression Toolkit (MCT) de Sony, un outil open-source intégré de façon transparente dans PyTorch et TensorFlow.

Débloquer le potentiel des TCM

Amir a découvert les caractéristiques impressionnantes de MCT. De la quantification adaptée au matériel aux algorithmes de pointe et à l'automatisation de la recherche de paramètres, MCT est apparu comme une boîte à outils polyvalente prête à s'attaquer aux complexités du déploiement de l'IA dans le monde réel.

Fig 1. Amir Servi presenting at YOLO VISION 2023 at the Google for Startups Campus in Madrid.

Techniques de quantification démystifiées : Les résultats parlent plus fort

Amir a démystifié les techniques de quantification, offrant un aperçu du monde de PTQ, GPTQ, et de leurs résultats impactants. L'auditoire s'est émerveillé du succès de PTQ avec une précision mixte et des taux de compression remarquables obtenus pour le Ultralytics YOLOv8 modèle.

Pour conclure

En un mot, l'exposé d'Amir a éclairé le chemin entre la recherche en IA et la mise en œuvre en temps réel. La collaboration a approfondi notre compréhension et nous a laissés inspirés par les possibilités que MCT apporte au domaine en constante évolution de l'apprentissage automatique à l'aide de modèles YOLO .

Reste à l'écoute pour d'autres mises à jour passionnantes alors que nous continuons à percer les mystères de l'IA avec des leaders du secteur comme Amir Servi !

Curieux d'en savoir plus ? Regarde l'intégralité de l'exposé ici!

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