컴퓨터 비전 프로젝트는 아키텍처, 최적화 및 배포에 대한 깊은 전문 지식을 필요로 합니다. 이 스킬은 객체 탐지, 분할 및 실시간 비전 시스템을 프로덕션 모범 사례와 함께 구축하기 위한 시니어 수준의 가이드를 제공합니다.
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正在使用「senior-computer-vision」。 교통 모니터링을 위한 객체 탐지 시스템을 만들어주세요
預期結果:
- 권장 아키텍처: 실시간 성능을 위한 YOLOv8
- 데이터 파이프라인: OpenCV로 비디오 스트림 처리, 증강 적용
- 학습: 더 빠른 학습을 위한 혼합 정밀도와 함께 PyTorch 사용
- 추론 최적화: TorchScript 내보내기, TensorRT 가속
- 배포: Triton 추론 서버가 포함된 Docker 컨테이너
- 모니터링: 지연 시간, 처리량 및 탐지 신뢰도 추적
正在使用「senior-computer-vision」。 의료 이미지를 위한 분할 파이프라인을 생성해주세요
預期結果:
- 모델 선택: 유연한 분할을 위한 SAM(Segment Anything Model)
- 데이터 준비: DICOM 처리, 주석 워크플로우
- 통합: 적절한 변환이 포함된 PyTorch 데이터셋 클래스
- 미세 조정: 의료 도메인 적응을 위한 LoRA 어댑터
- 검증: IoU 메트릭, 전문가 검토 프로세스
正在使用「senior-computer-vision」。 에지 배포를 위해 내 비전 시스템을 최적화하려면 어떻게 해야 하나요
預期結果:
- 모델 양자화: 캘리브레이션이 포함된 INT8 양자화
- 프루닝: 더 작은 모델 크기를 위한 중복 필터 제거
- 런타임: GPU 가속을 위한 TensorRT 또는 ONNX Runtime
- 하드웨어: 에지 추론을 위해 Jetson 또는 TPU 고려
- 배치: 지연 시간 대 처리량 트레이드오프를 위한 최적 배치 크기
安全審計
低風險Legitimate computer vision engineering skill. All 53 static findings are false positives: scanner misidentified 'SAM' (Segment Anything Model) as Windows SAM database, 'algorithms' as crypto code, and markdown backticks as shell execution. Python scripts are skeleton templates with no malicious code, network calls, or credential access.
風險因素
品質評分
你能建構什麼
비전 모델 배포
적절한 추론 파이프라인과 모니터링으로 컴퓨터 비전 모델을 프로덕션에 최적화하고 배포합니다
학습 워크플로우 구축
커스텀 비전 모델을 위한 효율적인 데이터 파이프라인과 학습 워크플로우를 생성합니다
비전 시스템 설계
적절한 보안, 규정 준수 및 관측 가능성을 갖춘 확장 가능한 컴퓨터 비전 시스템을 설계합니다
試試這些提示
YOLO를 사용하여 객체 탐지 시스템을 구축하는 것을 도와주세요. 데이터 전처리, 모델 학습 및 실시간 성능을 위한 추론 최적화를 포함합니다
SAM(Segment Anything Model)을 사용하여 이미지 분할 파이프라인을 생성합니다. 커스텀 사용 사례를 위해 PyTorch와 통합하는 방법을 보여주세요
내 컴퓨터 비전 추론 파이프라인을 검토하고 최적화합니다. 지연 시간 감소, 배치 전략 및 Kubernetes에 대한 배포에 중점을 둡니다
모니터링, 자동 확장 및 적절한 보안을 갖춘 프로덕션 컴퓨터 비전 서비스를 설계합니다. Docker, Kubernetes 및 MLflow 통합을 포함합니다
最佳實務
- 최적화 전에 추론 지연 시간을 프로파일링합니다. 시간이 실제로 어디에 사용되는지 측정하세요
- 전략적으로 배치 처리와 캐싱을 사용하여 지연 시간을 저해하지 않으면서 처리량을 개선합니다
- 비전 시스템 입력에 대한 적절한 입력 검증 및 살균 처리 구현
避免
- 적절한 모니터링 없이 모델을 배포합니다. 측정할 수 없는 것은 개선할 수 없습니다
- 데이터 품질 검증 생략합니다. 쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나옵니다
- 모델 드리프트를 무시합니다. 프로덕션 비전 시스템은 데이터 분포가 변화함에 따라 시간이 지남에 따라 성능이 저하됩니다