MCT của Sony: Kết nối nghiên cứu AI với biên giới thời gian thực

Nuvola Ladi

2 phút đọc

Ngày 31 tháng 1 năm 2024

Khám phá Bộ công cụ nén mô hình (MCT) của Sony tại YOLO VISION 2023. Vượt qua những thách thức của AI biên, làm sáng tỏ lượng tử hóa và khám phá triển khai theo thời gian thực. Tham gia cùng chúng tôi trên hành trình từ nghiên cứu đến triển khai.

Sự kiện YOLO VISION 2023 (YV23), được tổ chức tại khuôn viên Google for Startups ở Madrid, đã giới thiệu một đội ngũ diễn giả được tuyển chọn kỹ lưỡng từ cộng đồng AI. Trong số đó có Amir Servi , Giám đốc sản phẩm học sâu Edge của Sony, người đã có bài thuyết trình sâu sắc về việc thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu AI với edge thời gian thực, nơi ông tiết lộ những điều kỳ diệu của Bộ công cụ nén mô hình (MCT) của Sony.

Gặp gỡ Amir Servi: Kết nối nghiên cứu và AI thời gian thực

Chuyên môn của Amir Servi về AI và công nghệ được thể hiện rõ nét, tạo tiền đề cho quá trình khám phá sâu sắc về các kỹ thuật nén và lượng tử hóa mô hình được thiết kế riêng cho việc triển khai Edge hiệu quả.

Vượt qua những thách thức của Edge AI với MCT

Amir đã đi sâu vào những thách thức khi triển khai các mô hình AI trên các thiết bị biên, nhấn mạnh những rào cản do hạn chế về tài nguyên và phần cứng. Trong bài nói chuyện của mình, ông đã giới thiệu Model Compression Toolkit (MCT) của Sony, một công cụ mã nguồn mở được tích hợp liền mạch vào PyTorch và TensorFlow.

Mở khóa tiềm năng của MCT

Amir đã khám phá ra những tính năng ấn tượng của MCT. Từ lượng tử hóa nhận biết phần cứng đến các thuật toán tiên tiến và tự động hóa tìm kiếm tham số, MCT nổi lên như một bộ công cụ đa năng sẵn sàng giải quyết những phức tạp của việc triển khai AI trong thế giới thực.

Hình 1. Amir Servi trình bày tại YOLO VISION 2023 tại Google for Startups Campus ở Madrid.

Các kỹ thuật lượng tử hóa được giải mã: Kết quả nói lên nhiều điều hơn

Amir đã làm sáng tỏ các kỹ thuật lượng tử hóa, cung cấp cái nhìn thoáng qua về thế giới của PTQ, GPTQ và những kết quả có tác động của chúng. Khán giả đã kinh ngạc trước sự thành công của PTQ với độ chính xác hỗn hợp và tỷ lệ nén đáng chú ý đạt được cho mô hình Ultralytics YOLOv8 .

Kết thúc

Tóm lại, bài nói chuyện của Amir đã làm sáng tỏ con đường giữa nghiên cứu AI và triển khai theo thời gian thực. Sự hợp tác này đã giúp chúng tôi hiểu sâu hơn và truyền cảm hứng cho chúng tôi về những khả năng mà MCT mang lại cho lĩnh vực học máy đang không ngừng phát triển bằng cách sử dụng các mô hình YOLO.

Hãy theo dõi để biết thêm những thông tin cập nhật thú vị khi chúng tôi tiếp tục khám phá những bí ẩn của AI cùng những người dẫn đầu ngành như Amir Servi!

Bạn có tò mò muốn tìm hiểu thêm không? Hãy xem toàn bộ bài nói chuyện tại đây !

Hãy cùng xây dựng tương lai
của AI cùng nhau!

Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của máy học

Bắt đầu miễn phí
Liên kết đã được sao chép vào clipboard