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課程簡介

使用 Nano Banana 入门设备端 AI

  • 设备端推理的核心原则
  • Nano Banana 模型架构与能力
  • 移动平台的部署考量

Nano Banana 设置与开发环境

  • 安装 Nano Banana SDK 工具
  • 配置 Android 与 iOS 构建环境
  • 管理依赖项及版本兼容性

在移动设备上运行 Nano Banana 模型

  • 加载并执行预构建模型
  • 移动硬件的内存与算力限制
  • 实时推理策略

使用 Nano Banana 构建 AI 功能

  • 整合文本生成功能
  • 实现图像生成与编辑工作流
  • 在应用中结合多模态输入

性能优化与基准测试

  • 延迟与吞吐量剖析
  • 量化、剪枝及模型压缩技术
  • 热管理、电池及资源使用优化

设备端 AI 的安全与隐私

  • 本地数据处理及合规性考量
  • 模型保护与安全执行
  • 风险及缓解策略

高级部署模式

  • 设备端与云端的混合工作流
  • 管理离线优先的 AI 应用
  • 面向大规模用户群的扩展性

测试、调试与持续改进

  • AI 移动应用的 CI/CD 流程
  • 单元测试、集成测试及性能测试
  • 模型的迭代更新与向后兼容性

总结与下一步

最低要求

  • 了解移动应用开发
  • 具备 Python、Kotlin 或 Swift 开发经验
  • 熟悉机器学习概念

适用对象

  • 移动开发人员
  • AI 工程师
  • 探索设备端 AI 部署的技术专业人士
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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