Ik zet je ml-modellen in


Over deze dienst
Automatische vertaling
Laat je ML-model snel draaien op edge hardware.
Ik zet PyTorch- of TensorFlow-modellen om naar ONNX, en optimaliseer ze voor NVIDIA Jetson (TensorRT), Intel edge (OpenVINO), of Raspberry Pi. Het resultaat: 3x tot 10x snellere inferentie op hetzelfde apparaat.
Wat je krijgt:
- Geoptimaliseerd modelbestand (TensorRT engine, OpenVINO IR, of ONNX)
- Benchmark op je doelhardware (FPS, latency, geheugen)
- Nauwkeurigheidsvergelijking met je originele model
- Schriftelijke notities waarin ik de afwegingen uitleg
Ik heb meer dan 7 jaar ervaring in computer vision in productie, ingezet bij industriële klanten door heel Europa. Ik ben momenteel CTO van een industriële AI-startup.
Stuur me: je modelbestand (of een Colab-notebook), doelhardware en gewenste FPS. Ik bevestig de haalbaarheid voordat je bestelt.
Hardware waarmee ik regelmatig werk:
- NVIDIA Jetson Nano, Xavier NX, Orin Nano, Orin AGX
- Raspberry Pi 4 en 5 (met of zonder Coral USB-accelerator)
- Intel NUC, Intel edge-apparaten via OpenVINO
Modellen die ik heb geoptimaliseerd: YOLO-familie (v5, v7, v8), Mask R-CNN, U-Net, EfficientNet, MobileNet, aangepaste CNN's.
Maak kennis met Mutte U
CTO Edge AI Engineer I deploy computer vision on Hardware
- Afkomstig uitFrankrijk
- Lid sindsaug 2025
- Gem. reactietijd1 uur
Talen
Engels, Frans
Automatische vertaling
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Welke modelformaten kun je converteren?
PyTorch (.pt / .pth), TensorFlow (SavedModel / .h5), ONNX, Keras.
Welke doelhardware ondersteun je?
NVIDIA Jetson (alle generaties), Intel via OpenVINO, Raspberry Pi 4/5, Coral USB, x86-CPU's.
Daalt de nauwkeurigheid na quantisatie?
Meestal 0,5% tot 2% voor FP16, 1% tot 5% voor INT8, afhankelijk van het model. Ik voer een volledige vergelijking uit voor levering.
Kun je ook helpen met het trainen van het originele model?
Ja, kies voor de Premium-tier of neem contact met me op voor een aangepaste offerte.

