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Ich deploje und optimiere dein Computer-Vision-Modell für die Produktion
Computer Vision, Edge AI Engineer, Jetson, RK3588 Deployment
Ich lasse KI-Modelle auf echter Hardware laufen und beweise das mit Messungen, statt nur Schätzungen.
Ingenieur mit einem MS in Artificial Intelligence Engineering und aktiver Forschung im Bereich ef...
Über diesen Service
Dein Modell funktioniert im Notebook. Es in die Produktion zu bringen, ist eine andere Herausforderung.
Die meisten Computer-Vision-Projekte scheitern nicht an der Genauigkeit. Sie scheitern an allem danach: Das Modell lässt sich nicht sauber exportieren, ist langsamer als erwartet, die Vorverarbeitung unterscheidet sich stillschweigend zwischen Training und Einsatz, und niemand kann sagen, was das System unter realen Bedingungen tatsächlich macht.
Ich bringe funktionierende Modelle zu funktionierenden Deployments mit Messungen, die das beweisen.
WAS ICH MACH
Exportiere dein Modell korrekt und überprüfe, ob es identische Ausgaben liefert
Optimiere die Inferenzgeschwindigkeit, TensorRT, ONNX Runtime, Quantisierung
Finde und behebe den echten Engpass (meist nicht das Modell)
Baue die komplette Pipeline: Erfassung, Vorverarbeitung, Inferenz, Nachverarbeitung
Miss ehrlich, die Worst-Case-Latenz, nicht den Best-Case
HÄUFIGE PROBLEME, DIE ICH LÖSE
„Es ist in Python schnell, aber in der Produktion langsam“
„Die Genauigkeit ist nach dem Deployment gesunken, und wir wissen nicht warum“
„Der Export schlägt fehl oder liefert falsche Ergebnisse“
„Wir wissen nicht, ob unsere Hardware ausreicht“
WIE ICH ARBEITE
MS in AI Engineering mit effizienter Deployment-Forschung. Ich verwende strenge Messprotokolle: gekappte Uhren, richtiges Warm-up, Mediane über 100s von Läufen.
Schreib mir vor der Bestellung, um die Passung zu bestätigen.
FAQ
Automatische Übersetzung
Funktioniert mein Modell in Python einwandfrei. Warum brauche ich das?
Denn „funktioniert“ und „versendet“ sind unterschiedliche Dinge. Modelle, die im Notebook bequem laufen, verpassen routinemäßig ihr Latenzbudget in der Produktion, verlieren an Genauigkeit durch eine Vorverarbeitungsdiskrepanz oder scheitern beim sauberen Export. Wenn du vom Prototyp zum Produkt wechselst, lohnt es sich zu wissen, welche dieser Probleme du hast.
Was brauchst du von mir, um anzufangen?
Dein Modell (ONNX oder PyTorch), die Eingabedimension, deine Zielhardware und die Latenz oder Bildrate, die du anstrebst. Ein paar Beispielbilder helfen, wenn Genauigkeit wichtig ist. Wenn du unsicher bist, was du schicken sollst, schreib mir, ich sage dir genau, was ich brauche.
Was, wenn mein Modell vertraulich ist?
Verstanden, das ist üblich. Ich teile, wiederverwerte oder behalte Kundenmodelle nicht über die Arbeit hinaus. Gerne unterschreibe ich eine NDA, bevor du etwas schickst. Wenn du das Modell überhaupt nicht teilen möchtest, schreib mir, manchmal kann ich auch mit einem strukturell ähnlichen öffentlichen Modell plus deinen Spezifikationen arbeiten.
Wie viel schneller wird mein Modell?
Ich rate nicht, und ich würde vorsichtig sein bei jemandem, der das tut, bevor er dein Modell gesehen hat. Realistische Verbesserungen variieren enorm, einige Modelle sind bereits nahezu optimal, andere haben noch mehrere Male Potenzial. Das Diagnose-Paket zeigt dir, was tatsächlich möglich ist, bevor du Geld in die Optimierung steckst.
Was, wenn die Antwort lautet „dein Modell kann dieses Ziel nicht erreichen“?
Dann ist das die Antwort, die du bekommst, inklusive Messungen, die erklären warum und was sich ändern müsste — ein kleineres Modell, niedrigere Auflösung oder andere Hardware. Diese Antwort ist oft wertvoller als die Optimierung, weil sie dich davor bewahrt, in etwas zu investieren, das nicht funktioniert.
Arbeitest du mit YOLO / Erkennungsmodellen?
Ja, Erkennungsmodelle sind das, woran ich am häufigsten arbeite, zusammen mit Klassifikation und Segmentierung. Sowohl CNN- als auch Transformer-Architekturen. Wenn du etwas Ungewöhnliches hast, schreib mir zuerst und ich sage dir ehrlich, ob es passt.
Ich weiß nicht, welches Paket ich brauche. Welches soll ich wählen?
Beginne mit Diagnose. Es zeigt dir, was falsch ist und was sich lohnt zu beheben, und die Ergebnisse bestimmen, ob du überhaupt eine Optimierung brauchst. Viele Käufer finden, dass die Diagnose allein ihre Frage beantwortet. Wenn du auf ein größeres Paket gehst, haben wir Messwerte, von denen wir ausgehen können.
Was genau erhalte ich?
Ein schriftlicher Bericht mit echten Messungen, keine Schätzungen, der Latenz, wo die Zeit hingeht, und klare Empfehlungen. Standard und Premium beinhalten auch das optimierte Modell und für Premium den vollständigen Pipeline-Code und die Deployment-Dokumentation.
Kannst du auf meinem speziellen Hardware deployen?
Ich teste direkt auf NVIDIA Jetson Hardware. Für andere Zielplattformen kann ich das Modell optimieren und verifizieren, aber die Leistungszahlen kommen aus deiner Umgebung, nicht aus meiner, und ich sage klar, welche Zahlen gemessen sind und welche nicht. Schreib mir mit deinem Ziel, und ich sage dir, was ich kann und
Was passiert nach der Lieferung?
Revisionen sind inklusive, und ich beantworte Fragen zur Arbeit. Wenn etwas im Bericht keinen Sinn ergibt, frag nach, das Ziel ist, dass du daraus handeln kannst. Viele Käufer kommen mit dem nächsten Modell zurück, was das Ergebnis ist, an dem ich arbeite.
