Ich stelle deine pytorch KI-Modelle in Cpp für Edge-Geräte bereit und beschleunige sie


Über diesen Service
Automatische Übersetzung
Python ist fürs Training. C++ ist für die Produktion.
Laufen deine PyTorch-Modelle in der echten Welt zu langsam? Der Overhead von Python ist im Labor kein Problem, aber Edge-Geräte und Echtzeitanwendungen verlangen nach bare-metal Performance.
Ich verwandle deine schweren PyTorch-Modelle in blitzschnelle C++-Inference-Engines. Perfekt für autonome Systeme, Robotik und Echtzeit-Videoverarbeitung, bei denen jede Millisekunde zählt. Ich beseitige Python-Flaschenhälse, indem ich die gesamte Pipeline native halte.
Services:
- Model Conversion: Export von PyTorch nach ONNX, TorchScript oder TensorRT für optimierten Einsatz.
- C++ Inference Engines: Aufbau leichter Inferenz-Pipelines mit LibTorch oder ONNX Runtime.
- Vision Pipelines: Entwicklung maßgeschneiderter, speichereffizienter OpenCV-Pre- und Post-Processing in native C++.
- Edge Optimization: Maximierung der Hardware-Auslastung für Edge-Geräte und eingebettete Systeme.
Bitte kontaktiere mich vor der Bestellung, um die Details deines Projekts zu besprechen und ein genaues Angebot zu erhalten.
Ich freue mich auf die Zusammenarbeit und darauf, deine Ideen zum Leben zu erwecken!
Lerne Yagiz Cem K. kennen
Computer Vision, 3D Graphics, HPC Engineer
- AusTürkei
- Mitglied seitJuni 2023
- ⌀ Antwortzeit1 Stunde
- Letzte Lieferung5 Monate
Sprachen
Türkisch, Englisch
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FAQ
Automatische Übersetzung
Kannst du die C++ Inference-Engine in mein bestehendes Projekt integrieren?
Ja. Ich liefere die Engine als eigenständige ausführbare Datei oder als dynamische Bibliothek (.dll/.so) mit einer sauberen C++ API, die du direkt in deinen bestehenden Code integrieren kannst.
Wie gehst du mit Bildvorverarbeitung um (wie Resize oder Normalisierung)?
Ich repliziere deine Python-Transformationen (z.B. torchvision transforms) genau in C++ mit OpenCV oder eigenen Array-Operationen. So stellt die C++-Engine sicher, dass das Tensor-Format, das an das Modell übergeben wird, dem deiner Trainingsskript entspricht, und vermeidet Genauigkeitsverluste.
