Je vais entraîner et déployer votre modèle de deep learning avec tensorflow lite onnx coreml

Je suis ingénieur en Deep Learning spécialisé dans la compression de modèles et le déploiement en edge. Je transformerai vos modèles de recherche à haute précision en actifs prêts pour la production, optimisés pour les appareils mobiles, web et IoT.

Ce que je propose :

• Conversion de modèles : Conversion fluide entre frameworks, notamment PyTorch vers ONNX, Keras vers TFLite ou TensorFlow vers CoreML.
• Optimisation de l'inférence : Accélérez votre modèle avec TensorRT, OpenVINO ou ONNX Runtime.
• Compression de modèles : Réduisez la taille grâce à la quantification post-formation (INT8/Float16) et l'élagage des poids sans perte significative de précision.
• Déploiement en edge : Optimisation pour du matériel comme Raspberry Pi, Android (TFLite), iOS (CoreML) ou NVIDIA Jetson.
• Affinement de l'architecture : Mise en œuvre de la distillation de connaissances pour créer des modèles "étudiants" efficaces.

Pourquoi choisir ce service ?

• Expertise en architectures SOTA : Expérience avec YOLO (v8-v11), Transformers (ViT), MobileNet et EfficientNet.
• Benchmarking des performances : Vous recevez un rapport détaillé montrant la latence, le débit et l'utilisation de la mémoire avant et après optimisation.
• Implémentation propre : Scripts d'intégration Python ou C++ entièrement documentés.

Outils & Frameworks :

PyTorch | TensorFlow | Keras | ONNX | TFLite