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Descubra o Model Compression Toolkit (MCT) da Sony na YOLO VISION 2023. Supere os desafios da edge AI, desmistifique a quantização e explore a implementação em tempo real. Junte-se a nós na jornada da pesquisa à implementação.
O evento YOLO VISION 2023 (YV23), realizado no campus do Google for Startups em Madrid, apresentou uma seleção de palestrantes escolhidos a dedo da comunidade de IA. Entre eles estava Amir Servi, gerente de produtos Edge Deep Learning da Sony, que fez uma apresentação perspicaz sobre como preencher a lacuna entre a pesquisa de IA e a borda em tempo real, onde revelou as maravilhas do Model Compression Toolkit (MCT) da Sony.
Conheça Amir Servi: Unindo pesquisa e IA em tempo real
A experiência de Amir Servi em IA e tecnologia transparece, preparando o terreno para uma exploração esclarecedora das técnicas de compressão e quantização de modelos, adaptadas para uma implantação eficiente na borda.
Navegando pelos Desafios da Edge AI com MCT
Amir se aprofundou nos desafios da implantação de modelos de IA em dispositivos de borda, enfatizando os obstáculos representados por recursos limitados e restrições de hardware. Durante sua palestra, ele apresentou o Model Compression Toolkit (MCT) da Sony, uma ferramenta de código aberto perfeitamente integrada ao PyTorch e ao TensorFlow.
Desbloqueando o Potencial do MCT
Amir revelou os recursos impressionantes do MCT. Da quantização com reconhecimento de hardware a algoritmos de última geração e à automação da busca de parâmetros, o MCT surgiu como um kit de ferramentas versátil, pronto para enfrentar as complexidades da implantação de IA no mundo real.
Fig 1. Amir Servi apresentando na YOLO VISION 2023 no Google for Startups Campus em Madrid.
Técnicas de quantização desmistificadas: Resultados falam mais alto
Amir desmistificou as técnicas de quantização, oferecendo um vislumbre do mundo do PTQ, GPTQ e seus resultados impactantes. O público se maravilhou com o sucesso do PTQ com precisão mista e as notáveis taxas de compressão alcançadas para o modelo Ultralytics YOLOv8.
Concluindo
Em resumo, a palestra de Amir iluminou o caminho entre a pesquisa de IA e a implementação em tempo real. A colaboração aprofundou nossa compreensão e nos deixou inspirados pelas possibilidades que o MCT traz para o campo em constante evolução do aprendizado de máquina usando modelos YOLO.
Fique ligado para mais atualizações emocionantes enquanto continuamos a desvendar os mistérios da IA com líderes do setor como Amir Servi!
Quer saber mais? Assista à palestra completa aqui!
