Recettes de déploiement et d'optimisation de l'IA Intel

Le déploiement efficace de modèles d'intelligence artificielle nécessite une optimisation spécifique au matériel pour atteindre des performances maximales. Ce cours vous présente les techniques et outils essentiels pour accélérer les charges de travail d'IA sur l'architecture Intel. Vous passerez de la compréhension des concepts de base d'accélération matérielle à l'écriture de code d'inférence optimisé. Grâce à des explications écrites claires, étape par étape, et à des recettes de code pratiques, vous apprendrez à exploiter des bibliothèques spécialisées pour accélérer les modèles d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique classiques sans sacrifier la précision. Ce que vous apprendrez : - Comprendre les fondamentaux de l'accélération matérielle et de l'écosystème logiciel Intel AI - Optimiser les modèles PyTorch et TensorFlow à l'aide des extensions Intel pour l'accélération des frameworks d'apprentissage profond - Convertir et déployer des modèles d'apprentissage profond sur du matériel diversifié à l'aide de la boîte à outils OpenVINO - Appliquer des techniques de quantification et de conversion de précision comme INT8 et FP16 pour réduire la latence - Déployer des modèles optimisés de vision par ordinateur et de traitement du langage naturel pour des scénarios réels - Analyser et comparer les performances des modèles pour identifier et résoudre les goulots d'étranglement informatiques Le cours commence par les concepts fondamentaux de l'optimisation au niveau matériel et de l'architecture des processeurs modernes. Vous explorerez ensuite des recettes d'optimisation étape par étape pour les frameworks d'apprentissage profond populaires, aboutissant à des stratégies de déploiement pratiques. Ce cours est conçu pour les data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique et les développeurs débutants à intermédiaires cherchant à améliorer les performances des modèles. Une familiarité de base avec Python et les concepts d'apprentissage automatique est recommandée, mais aucune expérience préalable en optimisation matérielle n'est requise. Commencez à optimiser vos flux de travail d'IA et livrez des modèles plus rapides et plus efficaces dès aujourd'hui.