Optymalizacja modeli uczenia głębokiego w procesie treningu i inferencji (wieczorowy)
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 znaczenia optymalizacji modeli głębokiego uczenia dla różnych środowisk pracy", "umiejętność stosowania technik optymalizacji modeli deep learning, takich jak kwantyzacja, pruning i mixed-precision training", "znajomość narzędzi ONNX, TensorRT i Triton do przyspieszania inferencji modeli deep learning", "umiejętność wykorzystania metod optymalizacji w dużych modelach językowych (LLMs) i modelach wizji komputerowej", "umiejętność dostosowania modeli deep learning do wdrażania na urządzeniach brzegowych z ograniczoną mocą obliczeniową"]