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optimizaré y aceleraré tu modelo de AI con onnx y tensorrt
Ricky
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¿Tu modelo de AI es preciso pero demasiado lento para su uso en el mundo real?
Optimizó pipelines de inferencia de aprendizaje automático y visión por computadora para reducir la latencia, mejorar el rendimiento y simplificar la implementación del modelo en GPUs de NVIDIA, dispositivos edge, APIs y sistemas de producción.
Puedo ayudar con:
Perfilado de modelos PyTorch y análisis de cuellos de botella en inferencia
Exportación de PyTorch a ONNX
Optimización de ONNX Runtime
Conversión de motor NVIDIA TensorRT
Optimización FP16 y INT8 donde sea compatible
Benchmarking de latencia, rendimiento y FPS
Validación de salida contra el modelo original
Optimización de preprocesamiento y postprocesamiento
Manejo dinámico de entrada y tamaño de lote
Entornos de inferencia en Docker
Integración de model-serving con FastAPI
Flujos de trabajo de despliegue en NVIDIA Jetson / GPU
Optimización de inferencia YOLO y visión por computadora
Mi enfoque no es simplemente convertir un formato de archivo. Verifico que el modelo optimizado siga produciendo salidas correctas y mido la mejora real en el rendimiento.
Los entregables típicos pueden incluir:
Archivos de modelo / engine optimizados
Scripts de inferencia en Python
Resultados de benchmarks antes/después
Resultados de validación de salida
Instrucciones de configuración
Por favor, envíame un mensaje antes de hacer el pedido.
Conoce a Ricky
Ricky
High Performance Python and AI Engineer, APIs, Vision, Optimization
- DeIndia
- Miembro desdejul 2023
- Última entrega2 semanas
Idiomas
Hindi, Inglés
I'm a Python and AI engineer focused on performance and production machine learning.
I help clients solve technical problems such as slow Python/Pandas code, broken or incomplete FastAPI backends, custom YOLO computer-vision pipelines, and slow AI inference workflows.
My work includes:
- Python, Pandas, NumPy, Cython and C/C++ performance optimization
- FastAPI and Flask backend development and debugging
- REST APIs, databases, Docker and production deployment
- YOLO object detection, tracking and computer-vision pipelines
- PyTorch, ONNX and TensorRT inference optimization
Traducción automática
Mi porfolio
FAQ
Traducción automática
¿Qué modelos puedes optimizar?
Principalmente trabajo con modelos de PyTorch, incluyendo modelos de visión por computadora y aprendizaje profundo que se pueden exportar a ONNX. La compatibilidad depende de la arquitectura del modelo y los operadores utilizados.
¿Cambiarán ONNX o TensorRT las predicciones de mi modelo?
El objetivo es mantener el comportamiento del modelo. Valido las salidas optimizadas contra el modelo original y reporto cualquier diferencia numérica significativa introducida por la conversión o la reducción de precisión.
¿Qué tipo de aceleración puedo esperar?
Depende del modelo, hardware, tamaño de lote, preprocesamiento y el cuello de botella actual. Realizo benchmarks antes y después de la optimización en lugar de prometer una mejora fija en velocidad.
¿Soportas cuantización FP16 y INT8?
Sí, donde el modelo y el hardware de destino lo soporten. INT8 puede requerir datos de calibración y puede introducir compromisos en precisión, por lo que valido los resultados antes de entregar.
¿Puedes optimizar modelos YOLO?
Sí. Puedo exportar y optimizar modelos YOLO para flujos de trabajo con ONNX/TensorRT y ayudar a mejorar la inferencia en tiempo real de imágenes o videos.
¿Puedes desplegar el modelo optimizado?
Sí. Proyectos premium o personalizados pueden incluir FastAPI, Docker, NVIDIA Jetson, servidores GPU u otros flujos de trabajo de despliegue.
¿Qué pasa si mi modelo no se puede exportar a ONNX?
Algunos modelos contienen operadores no soportados o personalizados. Puedo investigar la falla de exportación y, cuando sea práctico, modificar o reemplazar componentes incompatibles. Trabajos complejos con operadores personalizados pueden requerir una oferta personalizada.
