Розгортання AI на Google Coral Edge TPU

Проектуємо та впроваджуємо системи штучного інтелекту: від прототипу до production-ready рішення. Наша команда поєднує експертизу в машинному навчанні, дата-інжинірингу та MLOps, щоб AI працював не в лабораторії, а в реальному бізнесі.
8+Років на ринку900+Реалізованих проектів100+Розробників у штаті19+Партнерів
Послуги, які ми пропонуємо
Показано 1 з 1Усі 1566 послуг
Розгортання AI на Google Coral Edge TPU
Середній
від 1 дня до 3 днів
Часті запитання

Напрямки AI-розробки

Етапи розробки AI-рішення

Останні роботи

  • image_website-b2b-advance_0.webp
    Розробка сайту компанії B2B ADVANCE
    1285
  • image_web-applications_feedme_466_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії FEEDME
    1198
  • image_websites_belfingroup_462_0.webp
    Розробка веб-сайту для компанії БЕЛФІНГРУП
    902
  • image_ecommerce_furnoro_435_0.webp
    Розробка інтернет магазину для компанії FURNORO
    1119
  • image_logo-advance_0.webp
    Розробка логотипу компанії B2B Advance
    587
  • image_crm_enviok_479_0.webp
    Розробка веб-додатків для компанії Enviok
    853
Показати більше робіт

Розгортання AI на Google Coral Edge TPU

Google Coral — платформа для високоефективного ML інференсу на edge. Edge TPU — спеціалізований ASIC для INT8 інференсу. 4 TOPS при 0.5–2 Вт спожи вання. Ідеальний для battery-powered або low-power додатків.

Форм-фактори Coral

  • USB Accelerator: підключається до Raspberry Pi / x86. Plug-and-play
  • PCIe M.2 Accelerator (A+E): для вбудованих систем
  • Dev Board: SoC NXP i.MX 8M + Edge TPU. Standalone edge комп'ютер
  • Dev Board Mini: компактна версія

Оптимальні застосування

Object detection (MobileNet SSD, EfficientDet-Lite): MobileNet SSD на Coral USB → 400 FPS при 28 мВ. Image classification: MobileNetV2 → 400 FPS. Pose estimation, face detection — Coral Model Zoo має моделі.

Вимоги до моделі

Edge TPU виконує тільки підтримувані операції. Непідтримувані операції → CPU (повільно). Правила для повної підтримки TPU: INT8 квантизація, підтримувані операції (Conv2D, DepthwiseConv, FC, BatchNorm, ReLU, etc.), модель < 8 MB (інакше частковий fallback зменшує прискорення).

Workflow

  1. Тренування моделі (TensorFlow / TFLite)
  2. Пост-тренування INT8 квантизація з representative dataset
  3. edgetpu_compiler model_quant.tflite
  4. Деплой + PyCoral API

Обмеження

Edge TPU ефективний для стандартних CNN. Для трансформерів, RNN, нестандартних архітектур — краще Jetson або x86 з OpenVINO.

Тривалість: 1–2 тижні