Acerca del servicio
TraducidoCreo inteligencia artificial que se ejecuta directamente en el dispositivo, no en la nube. Mi especialización es desplegar modelos de visión por computadora y aprendizaje automático en hardware embebido: NVIDIA Jetson, Google Coral y Raspberry Pi. De esta manera, tu producto responde con una latencia mínima, preserva completamente la privacidad de los datos y no depende de la disponibilidad de la red. Cuando un modelo vive en el propio dispositivo, los fotogramas nunca salen de la cámara, el tiempo de respuesta se mide en milisegundos y los costos de nube y tráfico caen casi a cero.
Yo manejo toda la cadena de procesamiento. Tomo un modelo entrenado y lo optimizo para una placa específica: cuantización TensorRT, INT8 o FP16, poda y fusión de capas — para que el modelo quepa en una memoria limitada y alcance una tasa de fotogramas real. Ensamblo la captura de cámara, el preprocesamiento, la inferencia y el post-procesamiento en una cadena de procesamiento estable, la ajusto al presupuesto térmico y de energía de la placa y logro estabilidad a través de reinicios, pérdida de energía y días de operación autónoma sin un operador. El trabajo fuera de línea es la base: la caja hace su trabajo en una estantería, en transporte o en una línea de producción sin internet en absoluto.
Tareas típicas que realizo: conteo de personas y objetos, detección de defectos en cintas transportadoras, reconocimiento de matrículas y códigos de barras, monitoreo de presencia y seguridad, reconocimiento de gestos y posturas — todo a FPS y precisión medibles en tu hardware real, no en papel. Nombra la placa, la cámara y la tarea — y antes de comenzar te diré honestamente qué tasa de fotogramas y precisión son realmente alcanzables.
Lo que obtienes:
— conversión de modelo y configuración de TensorRT / cuantización para tu placa;
— cadena de inferencia completa desde la cámara hasta los resultados con registro;
— benchmarks (FPS, latencia, precisión) en tu dispositivo;
— operación fuera de línea, reinicio automático y scripts de despliegue.
Yo manejo toda la cadena de procesamiento. Tomo un modelo entrenado y lo optimizo para una placa específica: cuantización TensorRT, INT8 o FP16, poda y fusión de capas — para que el modelo quepa en una memoria limitada y alcance una tasa de fotogramas real. Ensamblo la captura de cámara, el preprocesamiento, la inferencia y el post-procesamiento en una cadena de procesamiento estable, la ajusto al presupuesto térmico y de energía de la placa y logro estabilidad a través de reinicios, pérdida de energía y días de operación autónoma sin un operador. El trabajo fuera de línea es la base: la caja hace su trabajo en una estantería, en transporte o en una línea de producción sin internet en absoluto.
Tareas típicas que realizo: conteo de personas y objetos, detección de defectos en cintas transportadoras, reconocimiento de matrículas y códigos de barras, monitoreo de presencia y seguridad, reconocimiento de gestos y posturas — todo a FPS y precisión medibles en tu hardware real, no en papel. Nombra la placa, la cámara y la tarea — y antes de comenzar te diré honestamente qué tasa de fotogramas y precisión son realmente alcanzables.
Lo que obtienes:
— conversión de modelo y configuración de TensorRT / cuantización para tu placa;
— cadena de inferencia completa desde la cámara hasta los resultados con registro;
— benchmarks (FPS, latencia, precisión) en tu dispositivo;
— operación fuera de línea, reinicio automático y scripts de despliegue.
