Опис послуги
ПерекладЯ створюю штучний інтелект, який працює прямо на пристрої, а не в хмарі. Моя спеціалізація — розгортання моделей комп'ютерного зору та машинного навчання на вбудованому залізі: NVIDIA Jetson, Google Coral та Raspberry Pi. Завдяки цьому ваш продукт відповідає з мінімальною затримкою, повністю зберігає приватність даних та не залежить від наявності мережі. Коли модель живе на самому пристрої, кадри не покидають камеру, час реакції вимірюється мілісекундами, а витрати на трафік і хмару падають майже до нуля.
Я веду весь пайплайн цілком. Беру навчену модель та оптимізую її під конкретну плату: TensorRT, квантизація в INT8 або FP16, прунінг та злиття шарів — щоб модель поместилася в обмежену пам'ять та вийшла на реальний framerate. Збираю захоплення з камери, препроцесинг, інференс та постобробку в стійкий конвейер, налаштовую його під тепловий та енергетичний бюджет плати та досягаю того, щоб система пережила перезавантаження, втрату живлення та добу автономної роботи без оператора. Робота офлайн — це база: коробка робить свою роботу на полиці, у транспорті чи на виробничій лінії взагалі без інтернету.
Типові завдання, які я закриваю: підрахунок людей та об'єктів, детекція дефектів на конвеєрі, розпізнавання номерів та штрихкодів, контроль присутності та безпеки, розпізнавання жестів та поз — і все це в вимірюваних FPS та точності на вашому реальному залізі, а не на папері. Назвіть плату, камеру та завдання — і ще до старту я чесно скажу, який framerate та яка точність реально досяжні.
Що ви отримуєте:
— конвертацію моделі та налаштування TensorRT / квантизації під вашу плату;
— повний конвейер інференсу від камери до результату з логуванням;
— бенчмарки (FPS, затримка, точність) на вашому пристрої;
— офлайн-роботу, автоперезавантаження та скрипти розгортання.
Я веду весь пайплайн цілком. Беру навчену модель та оптимізую її під конкретну плату: TensorRT, квантизація в INT8 або FP16, прунінг та злиття шарів — щоб модель поместилася в обмежену пам'ять та вийшла на реальний framerate. Збираю захоплення з камери, препроцесинг, інференс та постобробку в стійкий конвейер, налаштовую його під тепловий та енергетичний бюджет плати та досягаю того, щоб система пережила перезавантаження, втрату живлення та добу автономної роботи без оператора. Робота офлайн — це база: коробка робить свою роботу на полиці, у транспорті чи на виробничій лінії взагалі без інтернету.
Типові завдання, які я закриваю: підрахунок людей та об'єктів, детекція дефектів на конвеєрі, розпізнавання номерів та штрихкодів, контроль присутності та безпеки, розпізнавання жестів та поз — і все це в вимірюваних FPS та точності на вашому реальному залізі, а не на папері. Назвіть плату, камеру та завдання — і ще до старту я чесно скажу, який framerate та яка точність реально досяжні.
Що ви отримуєте:
— конвертацію моделі та налаштування TensorRT / квантизації під вашу плату;
— повний конвейер інференсу від камери до результату з логуванням;
— бенчмарки (FPS, затримка, точність) на вашому пристрої;
— офлайн-роботу, автоперезавантаження та скрипти розгортання.
