Optimización de modelos Deep Learning. Mejor la eficiencia y el rendimiento de tus prediciones.
En esta sesión aprenderás a incrementar el rendimiento de tus modelos Deep Learning con distintas técnicas de optimización.
Duración 60 minutos
Veremos como podemos adaptar nuestros modelos para su ejecución en distintas arquitecturas: AMD64, ARM32, ARCH64, incrementando el tiempo de inferencia sin comprometer el rendimiento de los mismos, para realizar estas optimizaciones utilizaremos librerías como TensorRT, TFLite y PytorchLightning.
Además, durante la sesión veremos ejemplos de uso así como comparativas que nos ayudarán a elegir que optimización se adapta mejor a la arquitectura en la que queremos implantar nuestro modelo.
Speakers
Alexander González
AI Software Engineer en Plain Concepts (MVP en Inteligencia Artificial)
Rodrigo Cabello
AI Technical Lead en Plain Concepts (MVP en Inteligencia Artificial)
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