Python + Yolo + DQN - доробити программу машинного зору

3 роки досвіду розгортання систем на серверах по 4гб ОЗУ. Є досвід праці з YOLO на серверах, квантування моделей та оптимізації коду

Вітання!
Маю досвід розробки власних AI моделей (GAN, RNN, LSTM). Використовував Tensorflow, PyTorch. Готовий розглянути більше деталей

Та норм вода, все ок 🙂
По задачі бачу, що основні проблеми зараз через асинхронність і ресурси, плюс пропуски кадрів, що особливо критично для Yolo та DQN. Якщо модульний код працював, але не ідеально, то рознесення файлів десь порушило зв’язки між компонентами або дало додаткові затримки. Треба дивитися, як передаються дані між модулями, чи є бутлнеки в обробці відеопотоку.

По оптимізації – можна копнути в сторону багатопоточності, квантової оптимізації (якщо треба реально вижати максимум), а також банально правильно налаштувати пайплайн. Давай тоді розбиратись, що є і що хочеться отримати.

По етапах – цілком логічно, бо без тестування в такому не обійтись. Краще одразу визначити критичні місця, щоб не переробляти все зайвий раз.

Питання: на чому зараз це все крутиться? Яка залізяка, які бібліотеки? Бо від цього сильно залежить, які підходи до оптимізації мають сенс.

… По годинах – напишу в приватних, щоб предметніше обговорити, бо залежить від складності задач, які виникнуть по ходу.