O usłudze
PrzetłumaczoneTworzę sztuczną inteligencję, która działa bezpośrednio na urządzeniu, a nie w chmurze. Moja specjalizacja to wdrażanie wizji komputerowej i modeli uczenia maszynowego na sprzęcie wbudowanym: NVIDIA Jetson, Google Coral i Raspberry Pi. Dzięki temu Twój produkt reaguje z minimalnym opóźnieniem, w pełni zachowuje prywatność danych i nie zależy od dostępności sieci. Gdy model znajduje się na samym urządzeniu, klatki nigdy nie opuszczają kamery, czas reakcji mierzony jest w milisekundach, a koszty chmury i ruchu spadają niemal do zera.
Zarządzam całym procesem. Biorę wytrenowany model i optymalizuję go dla konkretnej płyty: TensorRT, kwantyzacja INT8 lub FP16, przycinanie i fuzja warstw — tak, aby model zmieścił się w ograniczonej pamięci i osiągnął rzeczywistą liczbę klatek na sekundę. Składam przechwytywanie obrazu, wstępne przetwarzanie, wnioskowanie i postprocessing w stabilny proces, dostosowuję go do budżetu termicznego i energetycznego płyty oraz osiągam stabilność podczas restartów, utraty zasilania i dni autonomicznej pracy bez operatora. Praca offline to podstawa: urządzenie wykonuje swoją pracę na półce, w transporcie lub na linii produkcyjnej bez dostępu do internetu.
Typowe zadania, które realizuję: liczenie ludzi i obiektów, wykrywanie wad na taśmach, rozpoznawanie tablic rejestracyjnych i kodów kreskowych, monitorowanie obecności i bezpieczeństwa, rozpoznawanie gestów i pozycji — wszystko przy mierzalnych FPS i dokładności na Twoim rzeczywistym sprzęcie, a nie na papierze. Nazwij płytę, kamerę i zadanie — a zanim zaczniemy, szczerze powiem Ci, jakie liczby klatek na sekundę i dokładność są naprawdę osiągalne.
Co otrzymujesz:
— konwersja modelu i konfiguracja TensorRT / kwantyzacji dla Twojej płyty;
— pełny proces wnioskowania od kamery do wyników z logowaniem;
— benchmarki (FPS, opóźnienie, dokładność) na Twoim urządzeniu;
— praca offline, automatyczne ponowne uruchamianie i skrypty wdrożeniowe.
Zarządzam całym procesem. Biorę wytrenowany model i optymalizuję go dla konkretnej płyty: TensorRT, kwantyzacja INT8 lub FP16, przycinanie i fuzja warstw — tak, aby model zmieścił się w ograniczonej pamięci i osiągnął rzeczywistą liczbę klatek na sekundę. Składam przechwytywanie obrazu, wstępne przetwarzanie, wnioskowanie i postprocessing w stabilny proces, dostosowuję go do budżetu termicznego i energetycznego płyty oraz osiągam stabilność podczas restartów, utraty zasilania i dni autonomicznej pracy bez operatora. Praca offline to podstawa: urządzenie wykonuje swoją pracę na półce, w transporcie lub na linii produkcyjnej bez dostępu do internetu.
Typowe zadania, które realizuję: liczenie ludzi i obiektów, wykrywanie wad na taśmach, rozpoznawanie tablic rejestracyjnych i kodów kreskowych, monitorowanie obecności i bezpieczeństwa, rozpoznawanie gestów i pozycji — wszystko przy mierzalnych FPS i dokładności na Twoim rzeczywistym sprzęcie, a nie na papierze. Nazwij płytę, kamerę i zadanie — a zanim zaczniemy, szczerze powiem Ci, jakie liczby klatek na sekundę i dokładność są naprawdę osiągalne.
Co otrzymujesz:
— konwersja modelu i konfiguracja TensorRT / kwantyzacji dla Twojej płyty;
— pełny proces wnioskowania od kamery do wyników z logowaniem;
— benchmarki (FPS, opóźnienie, dokładność) na Twoim urządzeniu;
— praca offline, automatyczne ponowne uruchamianie i skrypty wdrożeniowe.
