Je vais optimiser et déployer des modèles de vision par ordinateur YOLO sur Raspberry Pi et appareils edge

Vous avez du mal à faire fonctionner vos modèles d'IA lourds sur un Raspberry Pi ?

Beaucoup de développeurs peuvent créer un modèle de vision dans un notebook Python, mais le faire fonctionner efficacement sur du matériel edge limité est une toute autre histoire.

Je suis ingénieur logiciel en IA/ML spécialisé en Edge AI. Je vais optimiser, accélérer et déployer vos modèles complexes de vision pour qu'ils fonctionnent parfaitement sur des appareils comme Raspberry Pi et Intel NUC.

Mes compétences et résultats prouvés :

J'ai récemment conçu et déployé des pipelines de vision en temps réel. Grâce à une optimisation avancée (ONNX, OpenVINO, NCNN), je fais fonctionner des modèles lourds sur du matériel edge avec une précision supérieure à 98 % tout en réduisant la latence de traitement à un incroyable 20-50 ms.

Ce que je peux faire pour vous :

• Convertir des modèles PyTorch/TensorFlow en formats Edge hautement optimisés (ONNX, TFLite, OpenVINO).

• Déployer des modèles YOLO pour la détection d'objets, la reconnaissance faciale ou le suivi humain directement sur votre matériel.

• Créer un backend FastAPI robuste pour gérer le streaming vidéo en temps réel depuis votre appareil.

• Matériel avec lequel je travaille : Raspberry Pi, Intel NUC, Edge TPUs.

Veuillez m’envoyer un message avant de passer commande pour discuter de votre matériel exact et de vos besoins spécifiques !