Door categorieën bladeren
Ontdekken
Fiverr Pro
Nederlands
$
USD
Ik optimaliseer en vergelijk jouw ai-model op echte Nvidia Jetson hardware
Fawad Sarim
Over deze dienst
Automatische vertaling
Werkt jouw model op je laptop? Gaat het ook werken op het apparaat?
De meeste problemen met AI-prestaties liggen niet aan het model zelf, maar aan de metingen. Teams meten hardware op basis van FLOPs of specificaties zoals TOPS, maar de echte siliconen verschillen vaak, soms met meer dan een factor twee op configuraties die ik heb getest.
Ik test jouw model op echte NVIDIA Jetson hardware en vertel je wat het doet.
WAT JE KRIJGT
Werkelijke metingen op fysieke hardware, geen schattingen
Worst-case latency (p99), niet alleen gemiddelden
Per-stap overzicht dat laat zien waar de tijd naartoe gaat
Een rapport met de cijfers en wat ze betekenen
Eerlijke antwoorden, inclusief "dit werkt niet op dat board"
VOOR WIE DIT IS
Je kiest hardware en wilt weten of jouw model past
Jouw model is trager op het apparaat dan verwacht en niemand weet waarom
Je hebt TensorRT conversie of quantization nodig die goed wordt gedaan
Je wilt een onafhankelijke controle op de claim van een leverancier
WAAROM IK
MS in AI Engineering, met onderzoek naar efficiënte vision model deployment op embedded hardware. Strikt protocol: vastgestelde klokken, warm-up genegeerd, medianen over honderden runs, thermisch gedrag vastgelegd. De meeste benchmarks doen dat niet.
Stuur me een bericht voordat je bestelt om te bevestigen of het past.
Maak kennis met Fawad Sarim
Fawad Sarim
Computer Vision, Edge AI Engineer, Jetson, RK3588 Deployment
- Afkomstig uitPakistan
- Lid sindsmei 2026
Talen
Urdu, Engels
I make AI models run on real hardware, and I prove it with measurements rather than estimates.
Engineer with an MS in Artificial Intelligence Engineering and active research in efficient vision model deployment on embedded hardware. I solve the problem teams hit after the model works: making it meet a real latency, power, or thermal budget on the device it ships on. I test on physical NVIDIA Jetson hardware, so you get numbers from silicon rather than from a spec sheet.
If something will not work on your target, you will hear it early. That answer is often worth more than the work.
Automatische vertaling
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Ik heb geen Jetson. Kun je nog steeds helpen?
Ja, dat is juist. Ik test op mijn eigen hardware en stuur je de resultaten, zodat je kunt beslissen voordat je iets koopt.
Op welke Jetson test je?
Jetson Orin Nano Super. Als je een ander board hebt, stuur me eerst een bericht, sommige resultaten worden overgedragen, sommige niet, en ik vertel je welke.
Wat als mijn model de target niet haalt?
Dan vertel ik dat, met de cijfers die laten zien waarom en wat er moet veranderen. Dat antwoord is vaak waardevoller dan de optimalisatie zelf.
Is mijn model vertrouwelijk?
Ja. Ik deel, hergebruik of bewaar geen klantmodellen buiten het werk. Ik onderteken graag een NDA.
Houden jouw latency-cijfers stand in productie?
Ja. Een bench test van 3 minuten is fictie. Ik laat je model draaien onder constante belasting om de tijd tot eerste throttling te meten. Je krijgt de worst-case (p99) latency voor een heet apparaat, omdat dat is wat je product echt zal ervaren.
De specificatiesheet zegt dat dit board 60 TOPS heeft. Waarom mist mijn model deadlines?
TOPS is een theoretische piek berekend voor grote batches. Real-time edge vision werkt op Batch 1, waar geheugenbandbreedte en vaste kernel overhead de rekenkracht domineren. Ik meet de daadwerkelijke milliseconden op siliconen, niet op papier FLOPs.
Verwoest quantization (FP16/INT8) de nauwkeurigheid van mijn model?
Niet als het correct wordt gekalibreerd. Ik gebruik een speciale RTX 4090 workstation voor strenge entropy calibratie op je sample data voordat ik de engine naar de Jetson breng. Zo haal je maximale inference snelheid met bijna geen verlies in nauwkeurigheid.
Mijn model is snel in PyTorch maar mijn systeem FPS is laag. Kun je dat oplossen?
Meestal ligt de bottleneck niet bij het model, maar bij je input pipeline. Preprocessing (resizing, kleurconversie) en geheugen kopieën kosten vaak meer dan inference. Ik profileer je hele systeem om te zien waar de tijd naartoe gaat.
Wat als mijn model aangepaste layers heeft die TensorRT niet ondersteunt?
Native TensorRT operaties krijgen altijd prioriteit voor maximale snelheid. Als een native operatie niet beschikbaar is, los ik dat op door custom C++ plugins te schrijven of de pipeline zo te structureren dat het veilig terugvalt op ONNX Runtime of PyTorch op de Jetson.
