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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

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