Ik deploy en versnel je pytorch AI-modellen in cpp voor edge devices


Over deze dienst
Automatische vertaling
Python is voor training. C++ is voor productie.
Heb je last van te trage PyTorch modellen in de praktijk? Python's overhead is prima voor in het lab, maar edge devices en real-time toepassingen vragen om bare-metal prestaties.
Ik zet je zware PyTorch modellen om in razendsnelle C++ inference engines. Perfect voor autonome systemen, robotica en real-time video verwerking waar elke milliseconde telt. Ik elimineer Python bottlenecks door de hele pipeline native te houden.
Diensten:
- Model conversie: Exporteren van PyTorch naar ONNX, TorchScript of TensorRT voor geoptimaliseerde deployment.
- C++ inference engines: Bouw van lichte inference pipelines met LibTorch of ONNX Runtime.
- Vision pipelines: Maken van maatwerk, geheugen-efficiënte OpenCV pre/post-processing in native C++.
- Edge optimalisatie: Maximaliseren van hardwaregebruik voor edge devices en embedded systemen.
Neem contact met me op voordat je een bestelling plaatst om je projectdetails te bespreken en een nauwkeurige offerte te krijgen.
Ik kijk ernaar uit om met je samen te werken en je ideeën tot leven te brengen!
Maak kennis met Yagiz Cem K.
Computer Vision, 3D Graphics, HPC Engineer
- Afkomstig uitTurkije
- Lid sindsjun 2023
- Gem. reactietijd1 uur
- Laatste levering5 maanden
Talen
Turks, Engels
Automatische vertaling
Andere AI-development diensten die ik aanbied
Veelgestelde vragen
Automatische vertaling
Kun je de inference engine in C++ integreren in mijn bestaande project?
Ja. Ik lever de engine als een standalone uitvoerbaar bestand of als een dynamische library (.dll/.so) met een duidelijke C++ API die je direct in je bestaande codebase kunt gebruiken.
Hoe ga je om met image pre-processing (zoals resizing of normalisatie)?
Ik kopieer je Python-transformaties (bijvoorbeeld torchvision transforms) precies in C++ met OpenCV of aangepaste array-bewerkingen. Zo zorgt de C++ engine dat dezelfde tensorformat wordt doorgegeven aan het model als jouw training script deed, waardoor nauwkeurigheid niet verloren gaat.
