Optymalizacja modeli uczenia głębokiego w procesie treningu i inferencji
Zrozumienie potrzeby optymalizacji modeli głębokiego uczenia w różnych środowiskach

Nabycie umiejętności stosowania technik takich jak kwantyzacja, pruning oraz mixed-precision training

Poznanie technologii optymalizacyjnych, takich jak ONNX, TensorRT i Triton do przyspieszania inferencji

Zastosowanie metod optymalizacji do dużych modeli językowych (LLMs) oraz modeli wizji komputerowej

Optymalizacja modeli do wdrażania na urządzeniach brzegowych z ograniczonymi zasobami obliczeniowymi
["wiedza z zakresu optymalizacji modeli głębokiego uczenia", "umiejętność stosowania technik optymalizacyjnych takich jak kwantyzacja, pruning oraz mixed-precision training", "znajomość technologii optymalizacyjnych ONNX, TensorRT i Triton do przyspieszania inferencji", "umiejętność optymalizacji dużych modeli językowych (LLMs) oraz modeli wizji komputerowej", "umiejętność optymalizacji modeli do wdrażania na urządzeniach brzegowych z ograniczonymi zasobami obliczeniowymi"]