模型量化和邊緣人工智能如何定義交互方式

　　人工智能與邊緣計算的融合承諾為許多行業(yè)帶來變革。模型量化的快速創(chuàng)新在這方面發(fā)揮著關鍵作用，模型量化是一種通過提高可移植性和減小模型大小來加快計算速度的技術表示。

　　模型量化彌補了邊緣設備的計算限制與部署高精度模型的需求之間的差距，以實現(xiàn)更快重要性、更高效著力增加、更具成本效益的邊緣AI解決方案體系。廣義訓練后量化(GPTQ)系統穩定性、低秩適應(LoRA)和量化低秩適應(QLoRA)等突破有可能在數(shù)據(jù)生成時促進實時分析和決策。

　　邊緣人工智能與正確的工具和技術相結合多種場景，可以重新定義我們與數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)驅動的應用交互的方式科技實力。

　　為什么選擇邊緣人工智能?

　　邊緣人工智能的目的是讓數(shù)據(jù)處理和模型更接近數(shù)據(jù)生成的地方，例如遠程服務器集中展示、平板電腦可靠保障、物聯(lián)網(wǎng)設備或智能手機。這可實現(xiàn)低延遲建設、實時的人工智能機製。到2025年各項要求，超過一半的深度神經網(wǎng)絡數(shù)據(jù)分析將發(fā)生在邊緣。這種模式的轉變將帶來多重優(yōu)勢：

　　減少延遲：通過直接在設備上處理數(shù)據(jù)發力，邊緣人工智能減少了與云來回傳輸數(shù)據(jù)的需要優勢與挑戰。這對于依賴實時數(shù)據(jù)并需要快速響應的應用至關重要。

　　降低成本和復雜性：在邊緣本地處理數(shù)據(jù)消除了來回發(fā)送信息的昂貴的數(shù)據(jù)傳輸成本越來越重要的位置。

　　隱私保護：數(shù)據(jù)保留在設備上問題分析，減少數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)泄露的安全風險。

　　更好的可擴展性：采用邊緣人工智能的去中心化方法可以更輕松地擴展應用解決方案，而無需依賴中央服務器的處理能力不負眾望。

　　例如，制造商可以在其流程中實施邊緣人工智能交流研討，以進行預測性維護推動並實現、質量控制和缺陷檢測。通過運行人工智能并在本地分析來自智能機器和傳感器的數(shù)據(jù)順滑地配合，制造商可以更好地利用實時數(shù)據(jù)來減少停機時間推廣開來，并改進生產流程和效率。

　　模型量化的作用

　　為了使邊緣人工智能發(fā)揮作用貢獻法治，人工智能模型需要在不影響準確性的情況下優(yōu)化性能密度增加。人工智能模型變得越來越復雜、越來越龐大相對較高，使得它們更難處理信息化。這給在邊緣部署人工智能模型帶來了挑戰(zhàn)，邊緣設備通常資源有限創新內容，支持此類模型的能力也受到限制全方位。

　　模型量化降低了模型參數(shù)的數(shù)值精度(例如從32位浮點到8位整數(shù))，使模型輕量化實踐者，適合部署在手機管理、邊緣設備、嵌入式系統(tǒng)等資源受限的設備上豐富。

　　GPTQ、LoRA和QLoRA這三種技術已經成為模型量化領域潛在的游戲規(guī)則改變者：

　　GPTQ涉及在訓練后壓縮模型。它非常適合在內存有限的環(huán)境中部署模型善於監督。

　　LoRA涉及微調大型預訓練模型以進行推理大局。具體來說，它對構成預訓練模型大矩陣的較小矩陣(稱為LoRA適配器)進行微調特點。

　　QLoRA是一種內存效率更高的選項研究，它利用GPU內存來進行預訓練模型。當使模型適應新任務或計算資源有限的數(shù)據(jù)集時，LoRA和QLoRA特別有用去創新。

　　從這些方法中進行選擇在很大程度上取決于項目的獨特需求結論、項目是否處于微調階段或部署階段，以及是否擁有可供使用的計算資源體系。通過使用這些量化技術積極回應，開發(fā)人員可以有效地將人工智能帶到邊緣，在性能和效率之間取得平衡深化涉外，這對于廣泛的應用至關重要全會精神。

　　邊緣人工智能用例和數(shù)據(jù)平臺

　　邊緣人工智能的應用非常廣泛。從處理火車站有軌車檢查圖像的智能相機又進了一步，到檢測佩戴者生命體征異常的可穿戴健康設備智能化，再到監(jiān)控零售商貨架上庫存的智能傳感器，可能性是無限的拓展基地。因此綜合措施，IDC預測2028年邊緣計算支出將達到3170億美元，邊緣正在重新定義組織處理數(shù)據(jù)的方式處理。

　　隨著組織認識到邊緣人工智能推理的好處攜手共進，對強大的邊緣推理堆棧和數(shù)據(jù)庫的需求將會激增。此類平臺可以促進本地數(shù)據(jù)處理自然條件，同時提供邊緣人工智能的所有優(yōu)勢擴大公共數據，從減少延遲到增強數(shù)據(jù)隱私。

　　為了使邊緣人工智能蓬勃發(fā)展體系流動性，持久的數(shù)據(jù)層對于本地和基于云的數(shù)據(jù)管理設計標準、分發(fā)和處理至關重要。隨著多模態(tài)人工智能模型的出現(xiàn)助力各行，能夠處理各種數(shù)據(jù)類型的統(tǒng)一平臺經過，對于滿足邊緣計算的運營需求變得至關重要。統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺使人工智能模型能夠在線上和離線環(huán)境中互動互補，無縫訪問本地數(shù)據(jù)存儲并與之交互核心技術體系。此外，分布式推理有望緩解當前的數(shù)據(jù)隱私和合規(guī)性問題力度。

　　隨著我們向智能邊緣設備邁進高效流通，人工智能、邊緣計算和邊緣數(shù)據(jù)庫管理的融合將成為預示快速、實時和安全解決方案時代的核心不難發現。展望未來，組織可以專注于實施復雜的邊緣策略聽得懂，以高效、安全地管理人工智能工作負載并簡化業(yè)務中數(shù)據(jù)的使用。

　　來源：千家網(wǎng)