Edge AI дегеніміз не?

Edge AI интеллектіні деректер пайда болған жерлерге шығарады. Бұл керемет естіледі, бірақ негізгі идея қарапайым: нәтижелер кейін емес, дәл қазір көрінетіндей етіп сенсордың жанында ойланыңыз. Сіз бұлттың әр шешімді күтуінсіз жылдамдықты, сенімділікті және лайықты құпиялылық тарихын аласыз. Келіңіздер, оның таңбашалары мен бүйірлік тапсырмаларды ашайық. 😅

Осы мақаладан кейін оқығыңыз келетін мақалалар:

🔗 Генеративті AI дегеніміз не
Генеративті AI, оның қалай жұмыс істейтіні және практикалық қолданылуы туралы нақты түсініктеме.

🔗 Агенттік AI дегеніміз не
Агенттік AI, автономды мінез-құлық және нақты әлемдегі қолданба үлгілеріне шолу.

🔗 AI масштабтау дегеніміз не
AI жүйелерін сенімді, тиімді және үнемді масштабтауды үйреніңіз.

🔗 AI үшін бағдарламалық жасақтама дегеніміз не
Жасанды интеллект бағдарламалық жасақтамасының құрылымы, сәулет артықшылықтары және енгізу негіздері.

Edge AI дегеніміз не? Жылдам анықтама 🧭

Edge AI - оқытылған машиналық оқыту үлгілерін телефондар, камералар, роботтар, автомобильдер, киетін құрылғылар, өнеркәсіптік контроллерлер жинайтын құрылғыларда немесе олардың жанында тікелей іске қосу тәжірибесі. Шикі деректерді талдау үшін алыс серверлерге жіберудің орнына, құрылғы кірістерді жергілікті түрде өңдейді және тек қорытындыларды жібереді немесе мүлде ештеңе жібермейді. Азырақ сапарлар, аз кешігулер, көбірек бақылау. Таза, жеткізушіге бейтарап түсіндіруші қажет болса, осы жерден бастаңыз. [1]

Edge AI шын мәнінде пайдалы ететін не? 🌟

• Төмен кідіріс – шешімдер құрылғыда қабылданады, сондықтан жауаптар нысанды анықтау, ояту сөзді анықтау немесе аномалия ескертулері сияқты қабылдау тапсырмалары үшін лезде сезіледі. [1]

• Жергілікті жер бойынша құпиялылық - құпия деректер құрылғыда қалуы мүмкін, бұл әсерді азайтады және деректерді азайту туралы талқылауларға көмектеседі. [1]

• Өткізу қабілетін үнемдеу - өңделмеген ағындардың орнына мүмкіндіктерді немесе оқиғаларды жіберіңіз. [1]

• Төзімділік - эскизді қосылу кезінде жұмыс істейді.

• Шығындарды бақылау - бұлтты есептеу циклдері аз және шығу аз.

• Мәтінмәндік хабардарлық - құрылғы қоршаған ортаны «сезеді» және бейімделеді.

Жылдам анекдот: бөлшек сауда ұшқышы тұрақты камера жүктеп салуларын құрылғыдағы адам-объектіге жіктеу үшін ауыстырды және тек сағаттық сандар мен ерекшелік клиптерін итермеледі. Нәтижесі: сөре шетіндегі 200 мс-ден төмен ескертулер және дүкеннің WAN келісім-шарттарын өзгертпестен, кері байланыс трафигінің ~90%-ға төмендеуі. (Әдіс: жергілікті қорытынды, оқиғалар топтамасы, тек аномалиялар.)

Edge AI және бұлтты AI - жылдам контраст 🥊

• Есептеу орындалатын жерде : шет = құрылғыда/құрылғы маңында; бұлт = қашықтағы деректер орталықтары.

• Кідіріс : жиегі ≈ нақты уақыттағы; бұлттың айналмалы сапарлары бар.

• Деректерді жылжыту : алдымен жиекті сүзеді/сығымдайды; бұлт толық дәлдікпен жүктеп салуларды жақсы көреді.

• Сенімділік : Edge желіден тыс жұмыс істейді; бұлтқа қосылу қажет.

• Басқару : edge деректерді азайтуды қолдайды; бұлт бақылауды орталықтандырады. [1]

Бұл не-немесе емес. Ақылды жүйелер екеуін де біріктіреді: жергілікті жылдам шешімдер, тереңірек аналитика және орталықтан флотты оқыту. Гибридті жауап қызықсыз және дұрыс.

Edge AI қалай жұмыс істейді 🧩

1. Сенсорлар өңделмеген сигналдарды - аудио кадрларды, камера пикселдерін, IMU крандарын, діріл іздерін түсіреді.

2. Алдын ала өңдеу сол сигналдарды үлгіге қолайлы мүмкіндіктерге өзгертеді.

3. Қорытындының орындалу уақыты қол жетімді болған кезде үдеткіштерді пайдаланып құрылғыда ықшам үлгіні орындайды.

4. Кейінгі өңдеу шығыстарды оқиғаларға, белгілерге немесе басқару әрекеттеріне айналдырады.

5. Телеметрия тек пайдалы нәрсені жүктеп салады: қорытындылар, аномалиялар немесе мерзімді кері байланыс.

Жабайы табиғатта көретін құрылғыдағы жұмыс уақыттарына Google LiteRT (бұрынғы TensorFlow Lite), ONNX Runtime және Intel OpenVINO . Бұл құралдар тізбегі кванттау және операторды біріктіру сияқты трюктармен тығыз қуат/жад бюджеттерінен өткізу қабілеттілігін сығады. Егер сізге гайкалар мен болттар ұнаса, олардың құжаттары берік. [3][4]

Ол қай жерде көрсетіледі - нақты пайдалану жағдайларын 🧯🚗🏭 мекенжайына көрсетуге болады

• Шеттегі көрініс : есік қоңырауының камералары (адамдар мен үй жануарлары), бөлшек саудадағы сөрелерді сканерлеу, дрондар ақауларды анықтау.

• Құрылғыдағы дыбыс : ​​ояту сөздері, диктант, өсімдіктердегі ағып кетуді анықтау.

• Өнеркәсіптік IoT : қозғалтқыштар мен сорғылар істен шыққанға дейін діріл ауытқуларына бақыланады.

• Автокөлік : жүргізушіні бақылау, жолақты анықтау, тұраққа көмекші-секундылық немесе бюст.

• Денсаулық сақтау : киілетін құрылғылар аритмияны жергілікті деңгейде белгілейді; қорытындыларды кейінірек синхрондаңыз.

• Смартфондар : фотосуреттерді жақсарту, спам-қоңырауларды анықтау, «менің телефоным мұны офлайн режимінде қалай жасады» сәттері.

Ресми анықтамалар үшін (және «тұманға қарсы» немере ағасының әңгімесі) NIST тұжырымдамалық үлгісін қараңыз. [2]

Оны жылдам ететін аппараттық құрал 🔌

Бірнеше платформалардың аты көп тексеріледі:

• NVIDIA Jetson - роботтарға/камераларға арналған графикалық процессормен жұмыс істейтін модульдер - ендірілген AI үшін швейцариялық-әскерлік пышақтың дірілдері.

• Google Edge TPU + LiteRT - тиімді бүтін санды шығару және ультра төмен қуатты жобалар үшін жеңілдетілген жұмыс уақыты. [3]

• Apple Neural Engine (ANE) - iPhone, iPad және Mac үшін құрылғыдағы тығыз ML; Apple ANE-де трансформаторларды тиімді орналастыру бойынша практикалық жұмысты жариялады. [5]

• OpenVINO бар Intel процессорлары/iGPU/NPU - Intel аппараттық құралында «бір рет жазу, кез келген жерде орналастыру»; пайдалы оңтайландыру өтеді.

• Барлық жерде ONNX Runtime - телефондар, компьютерлер және шлюздер арқылы қосылатын орындау провайдерлері бар бейтарап жұмыс уақыты. [4]

Сізге олардың барлығы керек пе? Онша емес. Сіздің флотыңызға сәйкес келетін бір күшті жолды таңдаңыз және оны ұстаныңыз - бұл ендірілген командалардың жауы.

Бағдарламалық құрал стек - қысқа тур 🧰

• Модельді қысу : кванттау (көбінесе int8), кесу, айдау.

• Оператор деңгейіндегі жеделдету : кремнийге бапталған ядролар.

• Орындалу уақыты : LiteRT, ONNX Runtime, OpenVINO. [3][4]

• Орналастыру орауыштары : контейнерлер/бағдарлама жинақтары; кейде шлюздерде микросервистер.

• Шетке арналған MLOps : OTA үлгісінің жаңартулары, A/B шығару, телеметрия циклдері.

• Құпиялылық және қауіпсіздікті басқару элементтері : құрылғыдағы шифрлау, қауіпсіз жүктеу, аттестация, анклавтар.

Шағын-жағдай: тексеруші дрон тобы ауыр салмақ детекторын LiteRT үшін квантталған студенттік үлгіге айналдырды, содан кейін құрылғыдағы NMS-ті біріктірді. Төмен есептеудің арқасында ұшу уақыты ~15% жақсарды; жүктеп салу көлемі ерекше кадрларға қысқарды. (Әдіс: сайтта деректер жиынын түсіру, кванттан кейінгі калибрлеу, толық шығару алдында көлеңкелі режим A/B.)

Салыстыру кестесі - танымал Edge AI опциялары 🧪

Нақты әңгіме: бұл кесте нақты әлемге ұқсайды және аздап шатастырылған.

Edge AI жолын қалай таңдауға болады - кішкентай шешім ағашы 🌳

• Сіздің өміріңіз нақты уақытта қиын ба? Үдеткіштерден + квантталған модельдерден бастаңыз.

• Құрылғы түрлері көп пе? Тасымалдау үшін ONNX Runtime немесе OpenVINO таңдаңыз. [4]

• Мобильді қолданбаны жеткізу керек пе? LiteRT - ең аз қарсылық жолы. [3]

• Робототехника немесе камера аналитикасы? Джетсонның GPU-ға ыңғайлы операциялары уақытты үнемдейді.

• Қатаң құпиялылық ұстанымы? Деректерді жергілікті сақтаңыз, шифрлаңыз, шикі кадрлар емес, журнал агрегаттары.

• Кішкентай команда? Экзотикалық құралдар тізбегінен аулақ болыңыз - қызықсыз.

• Модельдер жиі өзгереді ме? Бірінші күннен бастап OTA және телеметрияны жоспарлаңыз.

Тәуекелдер, шектеулер және қызықсыз, бірақ маңызды биттер 🧯

• Модельдік дрейф – орталар өзгереді; дистрибуцияларды бақылаңыз, көлеңкелі режимдерді іске қосыңыз, мерзімді түрде қайта оқытыңыз.

• Есептеу төбелері - жадының тығыздығы/қуаты кішірек үлгілерді немесе жеңілдетілген дәлдікке мәжбүр етеді.

• Қауіпсіздік - физикалық қол жеткізуді болжаңыз; қауіпсіз жүктеуді, қол қойылған артефактілерді, аттестацияны, ең аз артықшылықты қызметтерді пайдаланыңыз.

• Деректерді басқару - жергілікті өңдеу көмектеседі, бірақ сізге әлі де келісім, сақтау және ауқымды телеметрия қажет.

• Флот операциялары - құрылғылар ең нашар уақытта желіден тыс болады; кейінге қалдырылған жаңартуларды және қайталанатын жүктеп салуларды жобалау.

• Дарындылық қоспасы - енгізілген + ML + DevOps - түрлі-түсті экипаж; ерте кросс-поезд.

Пайдалы нәрсені жеткізудің практикалық жол картасы 🗺️

1. бір пайдалану жағдайын таңдаңыз , смарт динамиктегі сөзді ояту, т.б.

2. Мақсатты ортаны көрсететін жинақы деректер жинағын жинаңыз шындыққа сәйкес келетін шуды енгізіңіз.

3. Өндірістік жабдыққа жақын әзірлеу жинағындағы прототип

4. Модельді кванттау/кесу арқылы сығу; дәлдіктің жоғалуын адал өлшеңіз. [3]

5. кері қысыммен және бақылаушылармен таза API интерфейсіне ораңыз

6. Құпиялылықты құрметтейтін телеметрияны құрастырыңыз

7. Қауіпсіздікті күшейту : қол қойылған екілік файлдар, қауіпсіз жүктеу, минималды қызметтер ашық.

8. OTA жоспары : кезең-кезеңімен шығару, канарейкалар, жылдам кері қайтару.

9. Ұшқыш алдымен бұрыштық корпуста - егер ол сонда аман қалса, кез келген жерде аман қалады.

10. Ойын кітапшасымен масштабтау : үлгілерді қалай қосасыз, пернелерді айналдырасыз, деректерді мұрағаттайсыз, сондықтан №2 жоба хаос емес.

Edge AI қызығушылықтары дегеніміз не ❓ қысқаша жауаптары

Edge AI кішкентай компьютерде шағын үлгіні ғана басқара ма?
Негізінен, иә, бірақ өлшем бүкіл оқиға емес. Бұл сонымен қатар кідіріс бюджеттері, құпиялылық уәделері және жергілікті жерде әрекет ететін, бірақ жаһандық деңгейде үйренетін көптеген құрылғыларды ұйымдастыру туралы. [1]

Мен де шетте жаттыға аламын ба?
Құрылғыдағы жеңіл жаттығулар/жекешелендіру бар; ауыр жаттығулар әлі де орталықтан өтеді. Егер сіз шытырман оқиғалы болсаңыз, ONNX Runtime құжаттарын құрылғыдағы оқыту опциялары. [4]

Edge AI және тұманды есептеу дегеніміз не?
Тұман мен жиек туысқан. Екеуі де есептеуді деректер көздеріне жақындатады, кейде жақын маңдағы шлюздер арқылы. Ресми анықтамалар мен контекст үшін NIST бөлімін қараңыз. [2]

Edge AI әрқашан құпиялылықты жақсарта ма?
Бұл көмектеседі, бірақ бұл сиқыр емес. Сізге әлі де кішірейту, қауіпсіз жаңарту жолдары және мұқият журнал жүргізу қажет. Құпиялықты құсбелгі емес, әдет ретінде қабылдаңыз.

Сіз шынымен оқи аласыз 📚 терең ойлар

1) Дәлдігін бұзбайтын модельді оңтайландыру

Кванттау жадты қысқартып, операцияны жылдамдатуы мүмкін, бірақ өкілдік деректермен калибрлеу немесе модель қозғалыс конустары бар жерде тиіндерді галлюцинациялауы мүмкін. Дистилляция-мұғалім кішірек оқушыға жетекшілік етеді-көбінесе семантиканы сақтайды. [3]

2) Тәжірибедегі қорытындының орындалу уақытын шеткі

LiteRT интерпретаторы орындалу уақытында әдейі статикалық аз жадтың бұзылуы болып табылады. ONNX Runtime орындау провайдерлері арқылы әртүрлі үдеткіштерге қосылады. Күміс оқ та емес; екеуі де қатты балғалар. [3][4]

3) Табиғаттағы беріктік

Жылу, шаң, қабыршақ қуат, Wi-Fi желісін қатайтыңыз: құбырларды қайта іске қосатын бақылаушылар жасаңыз, шешімдерді кэштеңіз және желі қайтарылған кезде татулаңыз. Назар аударатындарға қарағанда аз әсем, бірақ маңыздырақ.

Кездесулерде қайталайтын сөз тіркесі - Edge AI дегеніміз не 🗣️

Edge AI кідірістің, құпиялылықтың, өткізу қабілеттілігінің және сенімділіктің практикалық шектеулерін қанағаттандыру үшін интеллектіні деректерге жақындатады. Сиқыр бір чип немесе құрылым емес - ол қайда есептеу керектігін ақылмен таңдау.

Қорытынды ескерту - Тым ұзақ, мен оны оқымадым 🧵

Edge AI деректерге жақын модельдерді басқарады, осылайша өнімдер жылдам, жеке және берік болады. Сіз екі әлемнің ең жақсысы үшін жергілікті қорытындыны бұлттық бақылаумен араластырасыз. Құрылғыларыңызға сәйкес келетін жұмыс уақытын таңдаңыз, мүмкіндігінше үдеткіштерге сүйеніңіз, модельдерді қысу арқылы ұқыпты ұстаңыз және сіздің жұмысыңыз сияқты флот операцияларын жобалау соған байланысты болады, өйткені бұл мүмкін. Егер біреу Edge AI дегеніміз не деп , айтыңыз: жергілікті жерде, уақытында қабылданған ақылды шешімдер. Содан кейін күлімсіреп, тақырыпты батареяға ауыстырыңыз. 🔋🙂

Анықтамалар

1. IBM - Edge AI дегеніміз не? (анықтамасы, пайдасы).
   https://www.ibm.com/think/topics/edge-ai

2. NIST - SP 500-325: Тұманды есептеудің тұжырымдамалық үлгісі (тұман/жиек үшін ресми контекст).
   https://csrc.nist.gov/pubs/sp/500/325/final

3. Google AI Edge - LiteRT (бұрынғы TensorFlow Lite) (орындау уақыты, кванттау, тасымалдау).
   https://ai.google.dev/edge/litert

4. ONNX Runtime - Құрылғыда оқыту (портативті жұмыс уақыты + шеткі құрылғыларда жаттығу).
   https://onnxruntime.ai/docs/get-started/training-on-device.html

5. Apple Machine Learning Research - Apple Neural Engine жүйесінде трансформаторларды қолдану (ANE тиімділігі туралы ескертпелер).
   https://machinelearning.apple.com/research/neural-engine-transformers

Ресми AI Assistant дүкенінен соңғы AI табыңыз

Біз туралы