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Implementerò e accelererò i tuoi modelli di intelligenza artificiale pytorch in cpp per dispositivi edge
Yagiz Cem K.
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Python è per l'addestramento. C++ è per la produzione.
I tuoi modelli PyTorch sono troppo lenti nel mondo reale? Il sovraccarico di Python va bene per il laboratorio, ma dispositivi edge e applicazioni in tempo reale richiedono prestazioni bare-metal.
Trasformo i tuoi pesanti modelli PyTorch in motori di inferenza C++ incredibilmente veloci. Ideale per sistemi autonomi, robotica e elaborazione video in tempo reale, dove ogni millisecondo conta. Elimino i colli di bottiglia di Python mantenendo l'intera pipeline nativa.
Servizi:
- Conversione di modelli: Esportazione di PyTorch in ONNX, TorchScript o TensorRT per un deployment ottimizzato.
- Motori di inferenza C++: Costruzione di pipeline di inferenza leggere usando LibTorch o ONNX Runtime.
- Pipeline di visione: Scrittura di pre/post-processing personalizzato, efficiente in memoria, con OpenCV in C++ nativo.
- Ottimizzazione edge: Massimizzazione dell'utilizzo hardware per dispositivi edge e sistemi embedded.
Contattami prima di effettuare un ordine per discutere i dettagli del tuo progetto e ricevere un preventivo preciso.
Non vedo l'ora di lavorare con te e di dare vita alle tue idee!
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Yagiz Cem K.
Computer Vision, 3D Graphics, HPC Engineer
- DaTurchia
- Membro dagiu 2023
- Tempo di risposta medio1 ora
- Ultima consegna5 mesi
Lingue
Turco, Inglese
Hi, I'm Yagiz. With a strong background in Mathematics and Computer Science, I specialize in Computer Vision, Graphics Programming, and High-Performance Computing (HPC). I engineer mathematically grounded, highly optimized systems.
Using C++, Python, OpenGL, and Vulkan, I build everything from custom rendering engines to robust Deep Learning workflows. I also optimize PyTorch models for blazing-fast C++ inference.
If your project requires low-level memory management, custom AI deployment, or complex algorithmic optimization, I provide strict technical solutions. Let's talk.
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FAQ
Traduzione automatica.
Puoi integrare il motore di inferenza C++ nel mio progetto esistente?
Sì. Consegno il motore come un eseguibile standalone o come una libreria dinamica (.dll/.so) con un'API C++ pulita che puoi collegare direttamente al tuo codice esistente.
Come gestisci il pre-processing delle immagini (come il ridimensionamento o la normalizzazione)?
Riproduco le tue trasformazioni Python (ad esempio, torchvision transforms) esattamente in C++ usando OpenCV o operazioni personalizzate sugli array. In questo modo, il motore C++ fornisce al modello lo stesso formato tensor usato nel tuo script di training, evitando cali di precisione.
