"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
YOLO VISION 2023'te Sony'nin Model Sıkıştırma Araç Kitini (MCT) keşfedin. Uç yapay zeka zorluklarının üstesinden gelin, nicelemenin gizemini çözün ve gerçek zamanlı dağıtımı keşfedin. Araştırmadan uygulamaya uzanan yolculukta bize katılın.
Madrid'deki Google for Startups kampüsünde düzenlenen YOLO VISION 2023 (YV23) etkinliğinde, yapay zeka topluluğundan seçilmiş konuşmacılar yer aldı. Bunlar arasında Sony'nin Edge Derin Öğrenme Ürün Müdürü Amir Servi, yapay zeka araştırmaları ile gerçek zamanlı uç nokta arasındaki boşluğu doldurma konusunda anlayışlı bir sunum yaptı ve Sony'nin Model Sıkıştırma Araç Seti'nin (MCT) harikalarını gözler önüne serdi.
Amir Servi ile tanışın: Araştırma ve gerçek zamanlı yapay zeka arasında köprü kuruyor
Amir Servi'nin yapay zeka ve teknoloji alanındaki uzmanlığı, verimli Edge dağıtımı için özel olarak tasarlanmış model sıkıştırma ve niceleme tekniklerinin aydınlatıcı bir şekilde keşfedilmesine zemin hazırlıyor.
MCT ile Edge Yapay Zekanın Zorluklarını Aşmak
Amir, sınırlı kaynaklar ve donanım kısıtlamalarının yarattığı engelleri vurgulayarak uç cihazlarda yapay zeka modellerini dağıtmanın zorluklarını inceledi. Konuşması sırasında, PyTorch ve TensorFlow'a sorunsuz bir şekilde entegre edilen açık kaynaklı bir araç olan Sony'nin Model Sıkıştırma Araç Kitini (MCT) tanıttı.
MCT'nin Potansiyelini Açığa Çıkarmak
Amir, MCT'nin etkileyici özelliklerini ortaya çıkardı. Donanım farkındalı nicemlemeden son teknoloji algoritmalara ve parametre arama otomasyonuna kadar MCT, gerçek dünyadaki yapay zeka dağıtımının karmaşıklıklarının üstesinden gelmeye hazır çok yönlü bir araç seti olarak ortaya çıktı.
Şekil 1. Amir Servi, Madrid'deki Google for Startups Kampüsünde YOLO VISION 2023'te sunum yapıyor.
Kuantizasyon tekniklerinin sırrı çözüldü: Sonuçlar daha yüksek sesle konuşur
Amir, PTQ, GPTQ dünyasına ve bunların etkili sonuçlarına bir bakış sunarak niceleme tekniklerinin gizemini çözdü. İzleyiciler, PTQ'nun karışık hassasiyetteki başarısına ve Ultralytics YOLOv8 modeli için elde edilen olağanüstü sıkıştırma oranlarına hayran kaldı.
Toparlıyorum
Özetle, Amir'in konuşması yapay zeka araştırması ile gerçek zamanlı uygulama arasındaki yolu aydınlattı. İşbirliği anlayışımızı derinleştirdi ve MCT'nin YOLO modelleri kullanarak sürekli gelişen makine öğrenimi alanına getirdiği olanaklardan ilham almamızı sağladı.
Amir Servi gibi sektör liderleriyle yapay zekanın gizemlerini çözmeye devam ederken daha heyecan verici güncellemeler için bizi izlemeye devam edin!
Daha fazlasını öğrenmek ister misiniz? Konuşmanın tamamını izleyin Burada!