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Desarrollaré modelos tinyml personalizados para microcontroladores y computadoras de placa única
Saran Khaliq
Acerca de este Servicio
Traducción automática
¡Lleva inteligencia a la periferia! Desarrollo y optimizo modelos de IA de alto rendimiento para hardware con recursos limitados como ESP32, ESP32-S3, Raspberry Pi y STM32. Si necesitas ejecutar aprendizaje automático complejo en microcontroladores con poca RAM y Flash, estoy aquí para ayudarte.
Mi experiencia incluye:
- Desarrollo de IA a medida: arquitecturas optimizadas (CNN, RNN, TinyYOLO, MobileNet) para dispositivos Edge.
- Optimización de modelos: cuantización avanzada Post-Training (INT8/Float16) y poda para reducir tamaño y consumo de energía.
- Despliegue: TensorFlow Lite Micro listo para producción y código en C++ para Arduino/ESP-IDF.
- Visión por computadora: clasificación de imágenes y detección de objetos para ESP32-Cam.
- Procesamiento de señales: IA para sensores IMU, detección de palabras clave y detección de anomalías.
Tecnologías soportadas:
- Frameworks: TensorFlow Lite, PyTorch, Edge Impulse, Keras.
- Hardware: series ESP32, Raspberry Pi 4/5/Pico, Arduino, ARM Cortex-M.
Conecto la brecha entre la ciencia de datos pesada y el silicio embebido.
Contáctame antes de ordenar para discutir tus limitaciones de hardware
Conoce a Saran Khaliq
Saran Khaliq
Building smarter solutions with Computer visions, AI and Robotics
- DePakistán
- Miembro desdeabr 2021
- Responde aprox. en:1 hora
- Última entrega1 mes
Idiomas
Urdu, Hindi, Inglés
👋 I’m a Machine Learning & AI Developer and Founder of BrainSwarm Robotics. I specialize in Deep Learning, Reinforcement Learning, ROS (Robot Operating System), NVIDIA Jetsons, NVIDIA DeepStream, and real-time edge computing for robotics and automation. I develop intelligent systems using Python, PyTorch, TensorFlow, and OpenCV, with expertise in computer vision, object detection, segmentation, and real-time video analytics. My goal is to deliver high-quality AI solutions for robotics, IoT, automation, and smart vision systems with efficiency and precision.
Traducción automática
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FAQ
Traducción automática
1. ¿Puede cualquier modelo de IA ejecutarse en un ESP32 o ESP32-S3?
No directamente. Los modelos estándar son demasiado grandes para la RAM del microcontrolador. Me especializo en cuantización (convertir de 32 bits a 8 bits) y poda para comprimir los modelos y que quepan en la memoria limitada del ESP32 sin perder precisión significativa.
2. ¿Qué frameworks utilizas para IA embebida?
2. ¿Qué frameworks utilizas para IA embebida? Principalmente trabajo con TensorFlow Lite Micro (TFLite), Edge Impulse, ESPDL, ESP-PPQ (herramientas de cuantización) y PyTorch. Para despliegue, proporciono código en C++ o compatible con Arduino listo para flashear en tu dispositivo mediante ESP-IDF o Arduino IDE.
3. ¿Necesito proporcionar el conjunto de datos para entrenamiento?
Idealmente, sí. Para tareas personalizadas como detección de objetos específicos o señales de sensores únicas, se requiere un conjunto de datos de alta calidad. Sin embargo, si no tienes uno, puedo ayudarte a buscar datos de código abierto o asesorarte sobre cómo recopilarlos desde tu hardware.
4. ¿Cuál es la diferencia entre IA en la nube y IA en el borde (TinyML)?
Sí. Si tu modelo actual causa retrasos o fallos en tu ESP32/Pi, puedo aplicar técnicas de optimización como fusión de capas y cuantización INT8 para aumentar la velocidad de inferencia (FPS) y reducir el uso de memoria.
5. ¿Puedes optimizar mi modelo existente para que funcione más rápido?
Sí. Si tu modelo actual causa retrasos o fallos en tu ESP32/Pi, puedo aplicar técnicas de optimización como fusión de capas y cuantización INT8 para aumentar la velocidad de inferencia (FPS) y reducir el uso de memoria.
