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Implementaré edge ai y visión por computadora en esp32, raspberry pi y jetson
Acerca de este Servicio
La AI en la nube es lenta, cuesta una tarifa por cada llamada y deja de funcionar en cuanto se cae internet. Tu dispositivo puede pensar por sí mismo.
Entreno y despliego modelos de edge ai y visión por computadora que corren directamente en hardware como ESP32, Raspberry Pi, Jetson y Coral. Sin nube, sin factura de API, sin latencia y tus datos nunca salen del dispositivo.
LO QUE OBTIENES
- Un modelo entrenado con tus imágenes, sonidos o datos de sensores, no una demo genérica.
- Convertido, cuantizado y optimizado para ajustarse a la RAM y velocidad de tu placa.
- Firmware funcional o app en Python que actúa según el resultado: relé, MQTT, alerta.
- Un informe de benchmark con datos reales de latencia, memoria y precisión.
- Código fuente completo, scripts de entrenamiento y documentación para que puedas volver a entrenar después.
USOS TÍPICOS
Inspección visual, conteo de personas y objetos, detección de defectos, reconocimiento de gestos y palabras clave, mantenimiento predictivo por vibración o corriente, lectura de placas y códigos de barras.
POR QUÉ ESTE GIG
La mayoría de freelancers de AI no pueden flashear una placa y la mayoría de freelancers de hardware no pueden entrenar un modelo. Este perfil hace ambas cosas, respaldado por reseñas de 5 estrellas en embedded.
Cuéntame qué quieres que reconozca el dispositivo y qué placa tienes, y te diré si encaja.
FAQ
Traducción automática
¿Realmente puede correr un modelo de AI en un chip tan pequeño como un ESP32?
Sí, dentro de ciertos límites. Un ESP32-S3 puede correr modelos cuantizados de TFLite Micro en un rango de 10 a 200 KB con unos pocos milisegundos de inferencia, ideal para reconocimiento de palabras clave, gestos, visión simple y detección de anomalías. Para detección de objetos más pesada, recomiendo una Raspberry Pi o Jetson.
¿Qué placa debería usar para mi proyecto?
Dime la tarea, la tasa de frames y el presupuesto de energía y te recomendaré una, gratis, antes de que hagas el pedido. Guía rápida: ESP32-S3 para audio, gestos y visión simple, Raspberry Pi 5 o AI Kit para detección de objetos reales, Jetson Orin para modelos con varias cámaras o video.
¿Cuántas imágenes o muestras necesitas para entrenar mi modelo?
Como mínimo, entre 150 y 300 buenas muestras por clase, y más si la diferencia visual es sutil. Si aún no tienes datos, puedo ayudarte a recopilarlos o añadir la opción de colección y etiquetado de datasets. Siempre te diré honestamente si tus datos son demasiado escasos antes de aceptar el pedido.
¿Qué precisión puedes garantizar?
No prometo un número antes de ver tus datos, porque quien lo hace está adivinando. Lo que sí garantizo es un informe de benchmark honesto con precisión por clase y matriz de confusión, además de revisiones para mejorarlo. La mayoría de tareas de clasificación bien separadas alcanzan entre 90 y 98 por ciento.
¿Necesito enviarte mi hardware?
Por lo general, no. Desarrollo y pruebo en la misma placa aquí, luego te envío firmware, código y guía para flashear. Para hardware industrial o inusual, podemos hacer una sesión de screen share para flashear y probar en tu lado, o puedes enviar la unidad si prefieres.
¿Esto cuesta algo una vez desplegado?
No. Esa es la gracia del edge AI. Una vez que el modelo está en el dispositivo, no hay llamadas a API, ni tarifa por imagen, ni suscripción. Sigue funcionando sin internet. El único costo opcional es un pequeño servidor si quieres un dashboard que recopile eventos.
¿También puedes diseñar el hardware, PCB y carcasa?
Sí. Este perfil es de hardware embebido con reseñas de 5 estrellas en firmware y PCB. Si necesitas que diseñe la cámara, la placa o la carcasa además del modelo de AI, mándame un mensaje y te enviaré una oferta personalizada para todo el proyecto.
¿El dispositivo puede enviar resultados a un dashboard o a mi sistema?
Sí. El dispositivo puede publicar detecciones vía MQTT, HTTP o webhook en tu dashboard, ERP o base de datos, mientras toma decisiones localmente. La opción premium incluye un dashboard de monitoreo, y también tengo un gig dedicado a dashboards y alertas de IoT con AI.
