Optimizaré y desplegaré modelos de computer vision yolo en raspberry pi y dispositivos edge

¿Te cuesta hacer funcionar tus modelos pesados de IA en un Raspberry Pi?

Muchos desarrolladores pueden crear un modelo de Computer Vision en un cuaderno de Python, pero lograr que funcione sin problemas en hardware limitado en el edge es un desafío completamente diferente.

Soy ingeniero de software en IA/ML especializado en Edge AI. Optimizaré, aceleraré y desplegaré tus modelos complejos de visión para que funcionen sin problemas en dispositivos como Raspberry Pi y Intel NUCs.

Mi experiencia y resultados comprobados:

Recientemente diseñé y desplegué pipelines de visión en tiempo real. A través de optimizaciones avanzadas (ONNX, OpenVINO, NCNN), logro ejecutar modelos pesados en hardware de edge con una precisión superior al 98% y reduciendo la latencia de procesamiento a unos increíbles 20-50 ms.

Lo que puedo hacer por ti:

• Convertir modelos de PyTorch/TensorFlow a formatos de Edge altamente optimizados (ONNX, TFLite, OpenVINO).

• Desplegar modelos de detección de objetos YOLO, reconocimiento facial o seguimiento de personas directamente en tu hardware.

• Construir un backend robusto con FastAPI para gestionar streaming de video en tiempo real desde tu dispositivo.

• Hardware con el que trabajo: Raspberry Pi, Intel NUC, Edge TPUs.

¡Por favor, envíame un mensaje antes de hacer tu pedido para discutir tus requisitos exactos de hardware y proyecto!