每場會議都旨在增強新創公司的技術工具包，提供有關提高模型性能、效率和可擴展性的實用指導。
透過彌合理論與應用之 香港流動電話號碼表 間的差距，這些研討會旨在促進創新並支持開發可供部署的強大人工智慧解決方案。
這是發生的事情的詳細說明
第四次研討會由 Desmond Grealy 主持，他深入研究了使用 OpenVINO 進行模型量化的複雜性。本次會議全面介紹了量化如何大幅提高 AI 模型效能並縮小尺寸，使其成為邊緣設備部署的理想選擇。
Desmond 首先介紹了量化的概念，解釋了量化在優化邊緣環境人工智慧模型方面的優勢。他概述瞭量化如何透過將模型轉換為 FP16、INT8 或 INT4 等較低精度格式來減小模型大小並提高推理速度。 「量化可以顯著減小模型大小並提高推理速度，使其適合在受限設備上部署，」Desmond 解釋道。他也示範如何使用 Optimum CLI 和 OpenVINO 工具進行量化過程，透過 Jupyter 筆記本為與會者提供了實用的演練。
研討會包括動手演示，Desmond 設定了下載和量化 Llama 2 模型的環境。本逐步指南重點介紹了使用 Optimum 和 OpenVINO 將模型轉換為 INT8 和 INT4 格式的實際問題。
Desmond 強調平衡效能增益和潛在精確度損失之間權衡的重要性，特別是在量化為 INT4 等較低格式時。
在問答環節，與會者提出了發人深省的問題，並分享了模型量化最佳實踐的見解。馬修歐文 (Matthew Irvin) 詢問如何管理性能增益和準確性損失之間的平衡，而拉胡爾奈爾 (Rahul Nair) 建議將訓練感知量化作為緩解這些挑戰的方法。討論強調了仔細評估應用要求並選擇正確的量化策略以實現最佳結果的重要性。
該研討會就模型量化的實際方面及其增強人工智慧模型性能的潛力提供了寶貴的見解。 Desmond Grealy 的演講深入探討了 OpenVINO 可用的工具和技術，使參與者能夠有效地實施量化。
會議強調了實驗和協作的力量，提醒參與者在不斷發展的人工智慧領域持續學習和適應的重要性。
