Tune in to YOLO Vision 2024!
27 septembre 2024
10:00 — 19:30 CET
Free hybrid event
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.
L'événement YOLO VISION 2023 (YV23), organisé sur le campus Google for Startups à Madrid, a présenté une série d'intervenants triés sur le volet dans la communauté de l'IA. Parmi eux, Amir Servi, chef de produit Edge Deep Learning de Sony, a fait une présentation perspicace sur la façon de combler le fossé entre la recherche en IA et la périphérie en temps réel, où il a dévoilé les merveilles du Model Compression Toolkit (MCT) de Sony.
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.
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.
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.
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.
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!
Commence ton voyage avec le futur de l'apprentissage automatique.
