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课程大纲
设备端AI与Nano Banana简介
- 设备端推理的核心原则。
- Nano Banana模型架构与功能。
- 移动平台的部署考虑。
Nano Banana设置与开发环境
- 安装Nano Banana SDK工具。
- 配置Android和iOS构建环境。
- 管理依赖项和版本兼容性。
在移动设备上运行Nano Banana模型
- 加载并执行预构建模型。
- 移动硬件上的内存与计算限制。
- 实时推理策略。
使用Nano Banana构建AI功能
- 集成文本生成功能。
- 实现图像生成与编辑工作流。
- 在应用中结合多模态输入。
性能优化与基准测试
- 延迟与吞吐量分析。
- 量化、剪枝与模型压缩技术。
- 热管理、电池与资源使用优化。
设备端AI的安全与隐私
- 本地数据处理与合规考虑。
- 模型保护与安全执行。
- 风险与缓解策略。
高级部署模式
- 设备端与云端的混合工作流。
- 管理离线优先的AI应用。
- 面向大规模用户群体的扩展。
测试、调试与持续改进
- AI驱动移动应用的CI/CD。
- 单元、集成与性能测试。
- 迭代模型更新与向后兼容性。
总结与后续步骤
要求
- 了解移动应用开发。
- 有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部署的技术专业人士。
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