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Découvrez le Model Compression Toolkit (MCT) de Sony au salon YOLO VISION 2023. Surmontez les défis de l'IA, démystifiez la quantification et explorez le déploiement en temps réel. Rejoignez-nous pour passer de la recherche à la mise en œuvre.
L'événement YOLO VISION 2023 (YV23), qui s'est déroulé sur le campus Google for Startups à Madrid, a rassemblé des intervenants triés sur le volet dans la communauté de l'IA. Parmi eux, Amir Servi, chef de produit Edge Deep Learning chez Sony, a fait une présentation très intéressante sur la façon de combler le fossé entre la recherche en IA et le temps réel, en dévoilant les merveilles du Model Compression Toolkit (MCT) de Sony.
Rencontre avec 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 transparaît, ouvrant la voie à une exploration éclairante des techniques de compression et de quantification des modèles adaptées à un déploiement efficace de l'Edge.
Relever les défis de l'intelligence artificielle avec MCT
Amir s'est penché sur les défis posés par le déploiement de modèles d'IA sur des appareils périphériques, en mettant l'accent sur les obstacles posés par les ressources limitées et les restrictions matérielles. Au cours de son intervention, il a présenté le Model Compression Toolkit (MCT) de Sony, un outil open-source intégré de manière transparente dans PyTorch et TensorFlow.
Exploiter 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 présente YOLO VISION 2023 au Google for Startups Campus à Madrid.
Les techniques de quantification démystifiées : Les résultats sont plus éloquents
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 modèle YOLOv8 d'Ultralytics.
Conclusion
En bref, l'exposé d'Amir a éclairé le chemin entre la recherche en IA et la mise en œuvre en temps réel. La collaboration nous a permis d'approfondir 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.
Restez à l'écoute pour d'autres mises à jour passionnantes, car nous continuons à percer les mystères de l'IA avec des leaders de l'industrie tels qu'Amir Servi !
Curieux d'en savoir plus ? Regardez l'intégralité de l'exposé ici!