Описание услуги
Я создаю искусственный интеллект, который работает прямо на устройстве, а не в облаке. Моя специализация — развёртывание моделей компьютерного зрения и машинного обучения на встраиваемом железе: NVIDIA Jetson, Google Coral и Raspberry Pi. Благодаря этому ваш продукт отвечает с минимальной задержкой, полностью сохраняет приватность данных и не зависит от наличия сети. Когда модель живёт на самом устройстве, кадры не покидают камеру, время реакции измеряется миллисекундами, а расходы на трафик и облако падают почти до нуля.
Я веду весь пайплайн целиком. Беру обученную модель и оптимизирую её под конкретную плату: TensorRT, квантизация в INT8 или FP16, прунинг и слияние слоёв — чтобы модель поместилась в ограниченную память и вышла на реальный фреймрейт. Собираю захват с камеры, препроцессинг, инференс и постобработку в устойчивый конвейер, настраиваю его под тепловой и энергетический бюджет платы и добиваюсь того, чтобы система переживала перезагрузки, потерю питания и сутки автономной работы без оператора. Работа офлайн — это база: коробка делает своё дело на полке, в транспорте или на производственной линии вообще без интернета.
Типичные задачи, которые я закрываю: подсчёт людей и объектов, детекция дефектов на конвейере, распознавание номеров и штрихкодов, контроль присутствия и безопасности, распознавание жестов и поз — и всё это в измеримых FPS и точности на вашем реальном железе, а не по бумажке. Назовите плату, камеру и задачу — и ещё до старта я честно скажу, какой фреймрейт и какая точность реально достижимы.
Что вы получаете:
— конвертацию модели и настройку TensorRT / квантизации под вашу плату;
— полный конвейер инференса от камеры до результата с логированием;
— бенчмарки (FPS, задержка, точность) на вашем устройстве;
— офлайн-работу, автоперезапуск и скрипты развёртывания.
Я веду весь пайплайн целиком. Беру обученную модель и оптимизирую её под конкретную плату: TensorRT, квантизация в INT8 или FP16, прунинг и слияние слоёв — чтобы модель поместилась в ограниченную память и вышла на реальный фреймрейт. Собираю захват с камеры, препроцессинг, инференс и постобработку в устойчивый конвейер, настраиваю его под тепловой и энергетический бюджет платы и добиваюсь того, чтобы система переживала перезагрузки, потерю питания и сутки автономной работы без оператора. Работа офлайн — это база: коробка делает своё дело на полке, в транспорте или на производственной линии вообще без интернета.
Типичные задачи, которые я закрываю: подсчёт людей и объектов, детекция дефектов на конвейере, распознавание номеров и штрихкодов, контроль присутствия и безопасности, распознавание жестов и поз — и всё это в измеримых FPS и точности на вашем реальном железе, а не по бумажке. Назовите плату, камеру и задачу — и ещё до старта я честно скажу, какой фреймрейт и какая точность реально достижимы.
Что вы получаете:
— конвертацию модели и настройку TensorRT / квантизации под вашу плату;
— полный конвейер инференса от камеры до результата с логированием;
— бенчмарки (FPS, задержка, точность) на вашем устройстве;
— офлайн-работу, автоперезапуск и скрипты развёртывания.
