Optymalizacja modeli uczenia głębokiego w procesie treningu i inferencji (weekendowy)
Zrozumienie znaczenia optymalizacji modeli głębokiego uczenia w różnych środowiskach pracy.
Opanowanie technik takich jak kwantyzacja, pruning i mixed-precision training.
Zapoznanie się z narzędziami ONNX, TensorRT i Triton do przyspieszania inferencji.
Wykorzystanie metod optymalizacji w dużych modelach językowych (LLMs) i modelach wizji komputerowej.
Dostosowanie modeli do wdrażania na urządzeniach brzegowych z ograniczoną mocą obliczeniową.
["wiedza z zakresu optymalizacji modeli uczenia głębokiego", "umiejętność stosowania technik optymalizacyjnych: kwantyzacja, pruning, mixed-precision training", "znajomość narzędzi do przyspieszania inferencji: ONNX, TensorRT, Triton", "umiejętność optymalizacji dużych modeli językowych (LLMs) i modeli wizji komputerowej", "umiejętność dostosowywania modeli do wdrażania na urządzeniach brzegowych"]