TensorFlow glänzt bei statischer Graph-Optimierung, Plattformvielfalt und einem großen Ökosystem. Wir entwerfen effiziente tf.data-Pipelines und Custom-Keras-Layer, die Ihre Hardware optimal ausnutzen. Sorgfältiges Checkpointing und Reproduzierbarkeit machen Experimente wiederholbar.
Für Mobile- und Edge-Szenarien quantisieren und konvertieren wir Modelle zu TensorFlow Lite und balancieren Genauigkeit, Größe und Latenz. Hardware-Delegates ermöglichen Beschleunigung auf gängigen Geräten ohne Zusatzaufwand. So entstehen reaktive On-Device-Erlebnisse bei minimalem Energiebedarf.
Im Training senken Mixed Precision und XLA die Kosten und die Laufzeit, ohne Stabilität zu verlieren. Sauberes Experiment-Tracking stellt sicher, dass Erfolge dokumentiert statt im Notebook vergessen werden. Sie erhalten planbare Trainingsläufe und reibungslose Deployments.
