Friki Work

Arquitectura y Características de YOLOv8 YOLOv8 represenat un avance significativo en la serie de modelos SOTA (State-of-the-Art) para detección de objetos, optimizando el rendimiento respecto a su predecesor, YOLOv5. Su arquitectura se organiza fundamentalemnte en tres componentes: Backbone: Basado en los principios de CSP, sustituye los módu ...

Introducción al Proyecto y Selección de Componentes Este proyecto desarrolla un sistema de clasificación de imágenes para frutas comunes (manzana, plátano, naranja) aprovechando la aceleración de cómputo heterogéneo que ofrece la arquitectura CANN (Compute Architecture for Neural Networks) de Huawei. El objetivo principal es guiar al desarrolla ...

La implementación de Modelos de Lenguaje Extensos (LLM) en dispositivos locales se enfrenta constantemente a dos obstáculos principales: el consumo excesivo de memoria de almacenamiento y la elevada latencia durante la inferencia. qmd, un motor de búsqueda semántica local, aborda estos problemas mediante técnicas avanzadas de compresión que per ...

Tutorial de implementación de SenseVoice-small-onnx: Verificación rápida del modelo cuantificado ONNX en Windows con WSL2 1. Introducción ¿Alguna vez has querido ejecutar en tu computadora con Windows un servicio de reconocimiento de voz que pueda entender chino, cantonés, inglés, japonés y coreano, además de identificar las emociones del habla ...

Seguridad en ComfyUI-WD14-Tagger: Despliegue Local y Gestión de Modelos ComfyUI-WD14-Tagger es una extensión para ComfyUI que extrae etiquetas de tipo booru de imágenes. Esta guía cubre aspectos de seguridad durante su implementación local, protección de datos y estrategias de caché de modelos. Implemnetación en Entorno Local El despliegue loca ...

Introducción al Despliegue de Modelos de Detección de Objetos La detección de objetos es una capacidad fundamental en la visión por computadora, actuando como los "ojos" de los sistemas inteligentes al localizar e identificar elementos clave en una imagen. Sin embargo, llevar modelos avanzados de detección a entornos de producción pre ...

La Inteligencia Artificial Explicable (XAI) se ha vuelto omnipresente en conferencias tecnológicas, descripciones de puestos y propuestas de proyectos. Sin embargo, para muchos, XAI evoca imágenes de mapas de calor, curvas de ajuste local de LIME o gráficos de cascada de valores SHAP, que, aunque profetionales, resultan inútiles cuando un líder ...

Introducción a la Compresión de Modelos DiT Los modelos DiT (Diffusion Transformers) utilizan una arquitectura basada en transformadores para generar imágenes de alta calidad mediante el procesamiento de parches latentes. Sin embargo, su elevado costo computacional y gran tamaño de almacenamiento representan desafíos significativos para el desp ...