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Programas de IA e Ingeniería›🌲 AI Forest›Lecciones›Edge AI: ejecución de modelos en teléfonos, navegadores y dispositivos IoT
📱
AI Forest • Avanzado⏱️ 17 min de lectura

Edge AI: ejecución de modelos en teléfonos, navegadores y dispositivos IoT

Vista previa pública de la lección

Explore la compresión de modelos, la inferencia en el dispositivo y los aceleradores de hardware que impulsan la IA en el borde, desde teléfonos móviles hasta navegadores web.

Programa
AI Forest
Nivel
Avanzado
Tiempo de lectura
17 min de lectura

Objetivos de aprendizaje

Al final de esta lección, comprenderás:

  • ✓¿Por qué Edge sobre la nube?
  • ✓Técnicas de compresión de modelos
  • ✓ONNX: El formato universal
  • ✓Tiempos de ejecución específicos de la plataforma
  • ✓Modelos de lenguaje grande en el dispositivo

Esquema de la lección

  1. ¿Por qué Edge sobre la nube?
  2. Técnicas de compresión de modelos
  3. Cuantización
  4. Poda
  5. Destilación del conocimiento
  6. ONNX: El formato universal
  7. Tiempos de ejecución específicos de la plataforma
  8. TensorFlow Lite (Móvil/IoT)
  9. Core ML (ecosistema de Apple)
  10. WebAssembly + ONNX Runtime Web
  11. Modelos de lenguaje grande en el dispositivo
  12. Aceleradores de hardware en el borde
  13. Aplicaciones de IA de vanguardia en el mundo real
  14. 📚 Lecturas adicionales

Vista previa introductoria

No todas las predicciones deberían viajar a la nube y regresar. Edge AI ejecuta modelos directamente en el dispositivo: su teléfono, su navegador, una cámara, un automóvil. Los beneficios son convincentes: latencia de red cero, privacidad total (los datos nunca salen del dispositivo), capacidad fuera de línea y costos de servicio dramáticamente más bajos. ¿El desafío? Necesita un modelo que quepa en megabytes, se ejecute en hardware limitado y aún así ofrezca una precisión útil.

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Edge AI: ejecución de modelos en teléfonos, navegadores y dispositivos IoT forma parte de AI Forest

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