Ich trainiere und stelle dein DL-Modell mit TensorFlow Lite, ONNX und CoreML bereit

Ich bin ein Deep Learning Ingenieur, spezialisiert auf Model Compression und Edge Deployment. Ich verwandle deine hochpräzisen Forschungsmodelle in produktionsbereite Assets, die für mobile Geräte, Web und IoT optimiert sind.

Was ich anbiete:

• Model Conversion: Nahtloses Konvertieren zwischen Frameworks, inklusive PyTorch zu ONNX, Keras zu TFLite oder TensorFlow zu CoreML.
• Inference Optimization: Beschleunigung deines Modells mit TensorRT, OpenVINO oder ONNX Runtime.
• Model Compression: Reduzierung der Größe durch Post-Training Quantization (INT8/Float16) und Weight Pruning, ohne signifikanten Genauigkeitsverlust.
• Edge Deployment: Optimierung für Hardware wie Raspberry Pi, Android (TFLite), iOS (CoreML) und NVIDIA Jetson.
• Architecture Refinement: Einsatz von Knowledge Distillation, um effiziente "Student"-Modelle zu erstellen.

Warum diesen Service wählen?

• Expertise in SOTA-Architekturen: Erfahrung mit YOLO (v8-v11), Transformers (ViT), MobileNet und EfficientNet.
• Performance Benchmarking: Du erhältst einen detaillierten Bericht zu Latency, Throughput und Memory usage vor und nach der Optimierung.
• Saubere Implementierung: Vollständig dokumentierte Python- oder C++-Integrationsskripte.

Tools & Frameworks:

PyTorch | TensorFlow | Keras | ONNX | TFLite