Entrenaré y desplegaré tu modelo de deep learning usando tensorflow lite onnx coreml

Soy un ingeniero de Deep Learning especializado en compresión de modelos y despliegue en el borde. Transformaré tus modelos de investigación de alta precisión en activos listos para producción, optimizados para dispositivos móviles, web y IoT.

Lo que ofrezco:

• Conversión de modelos: Convertir sin problemas entre frameworks incluyendo PyTorch a ONNX, Keras a TFLite o TensorFlow a CoreML.
• Optimización de inferencia: Acelera tu modelo usando TensorRT, OpenVINO o ONNX Runtime.
• Compresión de modelos: Reduce el tamaño usando cuantización post-entrenamiento (INT8/Float16) y poda de pesos sin perder precisión significativa.
• Despliegue en el borde: Optimización para hardware como Raspberry Pi, Android (TFLite), iOS (CoreML) y NVIDIA Jetson.
• Refinamiento de arquitectura: Implementando destilación de conocimiento para crear modelos "estudiante" eficientes.

¿Por qué elegir este servicio?

• Experiencia en arquitecturas SOTA: Experiencia con YOLO (v8-v11), Transformers (ViT), MobileNet y EfficientNet.
• Benchmarking de rendimiento: Recibirás un informe detallado que muestra latencia, rendimiento y uso de memoria antes y después de la optimización.
• Implementación limpia: Scripts de integración en Python o C++ completamente documentados.

Herramientas y frameworks:

PyTorch | TensorFlow | Keras | ONNX | TFLite