Machine Learning trên thiết bị với TensorFlow Lite

Chạy các mô hình học máy trên thiết bị di động và thiết bị biên đòi hỏi các kỹ thuật chuyên biệt để đảm bảo hiệu suất cao mà không làm cạn kiệt pin. Chuyển đổi từ các mô hình cấp máy tính để bàn sang phần cứng có tài nguyên hạn chế là một kỹ năng quan trọng đối với các nhà phát triển hiện đại. Trong khóa học này, bạn sẽ thành thạo các nguyên tắc cơ bản của TensorFlow Lite để điều chỉnh, tối ưu hóa và thực thi các mô hình học máy trực tiếp trên nền tảng iOS và Android. Bạn sẽ hiểu cách thu nhỏ kích thước mô hình trong khi vẫn duy trì độ chính xác, cho phép bạn xây dựng các ứng dụng di động phản hồi nhanh, tập trung vào quyền riêng tư và chạy hoàn toàn ngoại tuyến. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu kiến trúc cốt lõi của TensorFlow Lite và quy trình làm việc học máy trên thiết bị - Chuyển đổi các mô hình TensorFlow tiêu chuẩn sang định dạng flatbuffer được tối ưu hóa - Áp dụng các kỹ thuật lượng tử hóa sau đào tạo để giảm đáng kể kích thước mô hình và tăng tốc độ suy luận - Tích hợp các mô hình được tối ưu hóa vào các ứng dụng Android và iOS bằng các mẫu API rõ ràng - Cấu hình ủy quyền phần cứng để tận dụng GPU di động và bộ xử lý thần kinh - Thực hiện các phương pháp tốt nhất để quản lý bộ nhớ và mức tiêu thụ pin trong quá trình thực thi trên thiết bị Khóa học bắt đầu với các khái niệm nền tảng về điện toán biên và chuyển đổi mô hình, sau đó hướng dẫn bạn thực hiện từng bước bằng mã cho cả hai hệ điều hành di động chính. Bạn sẽ thực hành tối ưu hóa mô hình thông qua các ví dụ mã chi tiết và các bài tập tối ưu hóa có cấu trúc. Khóa học này được thiết kế cho các nhà phát triển phần mềm và các kỹ sư học máy đầy tham vọng muốn đưa mô hình của họ lên thiết bị di động. Không yêu cầu kinh nghiệm phát triển di động trước đó hoặc kinh nghiệm phần cứng nâng cao, vì chúng tôi bắt đầu với những kiến thức cơ bản nhất về các ràng buộc và thuật ngữ dựa trên thiết bị. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết học máy và triển khai di động trong thế giới thực.