Distribuzione di Modelli PyTorch con ONNX e OpenVINO

Come si passa da un modello PyTorch addestrato da un ambiente di ricerca a un'applicazione pronta per la produzione? La distribuzione di modelli PyTorch grezzi può spesso richiedere molte risorse ed essere lenta, ma sfruttare framework di distribuzione specializzati risolve questa sfida. Questo corso ti insegna come preparare, ottimizzare e distribuire modelli PyTorch per un'inferenza efficiente nel mondo reale. Imparerai a colmare il divario tra l'addestramento del modello e l'esecuzione ad alte prestazioni su vari target hardware. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali di compilazione del modello, serializzazione e motori di runtime; Convertire modelli PyTorch nel formato multipiattaforma ONNX gestendo forme dinamiche; Ottimizzare le prestazioni del modello per CPU e dispositivi edge utilizzando OpenVINO; Applicare tecniche di quantizzazione di base per ridurre le dimensioni del modello e velocizzare l'esecuzione; Eseguire inferenze efficienti utilizzando ONNX Runtime e OpenVINO Runtime in Python; Risolvere i comuni errori di conversione e convalidare l'accuratezza del modello dopo la distribuzione. Il corso inizia con i concetti fondamentali delle pipeline di distribuzione del deep learning, guidandoti passo dopo passo attraverso l'esportazione dei modelli, l'ottimizzazione della loro architettura e la loro esecuzione in ambienti simili alla produzione. Questo corso è progettato per principianti di machine learning e sviluppatori di software che desiderano comprendere il lato della distribuzione dell'IA. Non è richiesta alcuna esperienza di distribuzione precedente, anche se una conoscenza di base di PyTorch è utile. Inizia a imparare oggi e padroneggia le competenze necessarie per rendere i tuoi modelli PyTorch veloci, portatili e pronti per la produzione.