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课程大纲
Nano Banana设备端AI简介
- 设备端推理的核心原则
- Nano Banana模型架构与能力
- 移动平台的部署考虑
Nano Banana安装与开发环境
- 安装Nano Banana SDK工具
- 配置Android和iOS构建环境
- 管理依赖和版本兼容性
在移动设备上运行Nano Banana模型
- 加载和执行预构建模型
- 移动硬件上的内存和计算限制
- 实时推理策略
使用Nano Banana构建AI功能
- 集成文本生成功能
- 实现图像生成和编辑工作流
- 在应用中组合多模态输入
性能优化与基准测试
- 延迟和吞吐量分析
- 量化、剪枝和模型压缩技术
- 热、电池和资源使用优化
设备端AI的安全与隐私
- 本地数据处理和合规性考虑
- 模型保护和安全执行
- 风险与缓解策略
高级部署模式
- 混合设备端与云工作流
- 管理离线优先的AI应用
- 面向大规模用户扩展
测试、调试与持续改进
- AI移动应用的CI/CD
- 单元、集成和性能测试
- 迭代模型更新和向后兼容
总结与后续步骤
要求
- 了解移动应用开发
- 具备Python、Kotlin或Swift经验
- 熟悉机器学习概念
目标受众
- 移动开发者
- AI工程师
- 探索设备端AI部署的技术专业人员
14 小时
客户评论 (1)
演讲中的流程、氛围与主题
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
课程 - Google Gemini AI for Data Analysis
机器翻译