Ricette di distribuzione e ottimizzazione dell'IA di Intel

La distribuzione efficiente di modelli di intelligenza artificiale richiede un'ottimizzazione specifica dell'hardware per ottenere le massime prestazioni. Questo corso ti introduce alle tecniche e agli strumenti essenziali per accelerare i carichi di lavoro AI sull'architettura Intel. Progredirai dalla comprensione dei concetti di base dell'accelerazione hardware alla scrittura di codice di inferenza ottimizzato. Attraverso spiegazioni scritte chiare e passo-passo e ricette di codice pratiche, imparerai come sfruttare librerie specializzate per accelerare i modelli di deep learning e machine learning classico senza sacrificare la precisione. Cosa imparerai: - Comprendere i fondamenti dell'accelerazione hardware e l'ecosistema software Intel AI - Ottimizzare i modelli PyTorch e TensorFlow utilizzando le Intel Extensions per l'accelerazione dei framework di deep learning - Convertire e distribuire modelli di deep learning su hardware diversi utilizzando il toolkit OpenVINO - Applicare tecniche di quantizzazione e conversione di precisione come INT8 e FP16 per ridurre la latenza - Distribuire modelli ottimizzati di visione artificiale e elaborazione del linguaggio naturale per scenari del mondo reale - Analizzare e confrontare le prestazioni dei modelli per identificare e risolvere i colli di bottiglia computazionali Il corso inizia con concetti fondamentali di ottimizzazione a livello hardware e l'architettura dei processori moderni. Esplorerai quindi ricette di ottimizzazione passo-passo per i framework di deep learning più diffusi, culminando in strategie di distribuzione pratiche. Questo corso è progettato per data scientist, ingegneri di machine learning e sviluppatori da principianti a intermedi che desiderano migliorare le prestazioni dei modelli. È consigliata una familiarità di base con Python e i concetti di machine learning, ma non è richiesta alcuna esperienza precedente nell'ottimizzazione hardware. Inizia oggi stesso a ottimizzare i tuoi flussi di lavoro AI e a fornire modelli più veloci ed efficienti.