Definisi kaedah interaksi: interaksi antara kuantifikasi model dan kecerdasan buatan tepi

Pengintegrasian kecerdasan buatan dan pengkomputeran tepi telah membawa perubahan revolusioner kepada banyak industri. Antaranya, inovasi pesat dalam kuantifikasi model memainkan peranan penting. Pengkuantitian model ialah teknologi yang mempercepatkan pengiraan dengan meningkatkan kemudahalihan dan mengurangkan saiz model

Kandungan yang ditulis semula ialah: Kuasa pengkomputeran peranti tepi adalah terhad dan tidak dapat memenuhi keperluan untuk menggunakan model berketepatan tinggi, jadi teknologi pengkuantitian model diperkenalkan kepada merapatkan jurang ini untuk membolehkan penyelesaian AI kelebihan yang lebih pantas, lebih cekap dan kos efektif. Teknologi terobosan seperti Generalized Post-Training Quantization (GPTQ), Low-Rank Adaptation (LoRA) dan Quantitative Low-Rank Adaptation (QLoRA) dijangka memudahkan analisis dan membuat keputusan apabila data masa nyata dijana

Dengan menggabungkan kelebihan AI dengan alatan dan teknik yang sesuai Digabungkan, kami boleh mentakrifkan semula cara kami berinteraksi dengan data dan aplikasi dipacu data

Mengapa Edge AI

Matlamat Edge AI adalah untuk menolak pemprosesan data dan model lebih dekat ke tempat data dijana, seperti pelayan jauh , tablet, peranti IoT atau telefon pintar. Ini membolehkan kependaman rendah, kecerdasan buatan masa nyata. Dijangkakan menjelang 2025, lebih separuh daripada analisis data rangkaian saraf dalam akan dilakukan di tepi. Anjakan paradigma ini akan membawa pelbagai faedah:

• Kependaman yang dikurangkan: Dengan memproses data terus pada peranti, edge AI mengurangkan keperluan untuk memindahkan data berulang-alik ke awan. Ini penting untuk aplikasi yang bergantung pada data masa nyata dan memerlukan respons pantas.
• Kurangkan Kos dan Kerumitan: Memproses data secara tempatan di tepi menghapuskan kos penghantaran data yang mahal untuk menghantar maklumat berulang-alik.
• Perlindungan Privasi: Data kekal pada peranti, mengurangkan risiko keselamatan penghantaran data dan kebocoran data.
• Skala yang lebih baik: Pendekatan terdesentralisasi terhadap edge AI menjadikannya lebih mudah untuk menskalakan aplikasi tanpa bergantung pada kuasa pemprosesan pelayan pusat.

Sebagai contoh, pengilang boleh menggunakan teknologi AI kelebihan dalam proses mereka untuk penyelenggaraan ramalan, kawalan kualiti dan pengesanan kecacatan. Dengan menjalankan AI pada mesin dan penderia pintar, dan menganalisis data secara tempatan, pengeluar boleh memanfaatkan data masa nyata dengan lebih baik, mengurangkan masa henti dan meningkatkan proses dan kecekapan pengeluaran

Peranan kuantifikasi model

Untuk membolehkan AI tepi menjadi berkesan, Model AI perlu mengoptimumkan prestasi tanpa menjejaskan ketepatan. Apabila model AI menjadi lebih kompleks dan lebih besar, ia menjadi lebih sukar untuk diproses. Ini membawa cabaran untuk menggunakan model kecerdasan buatan di tepi, kerana peranti tepi biasanya mempunyai sumber yang terhad dan terdapat had ke atas keupayaan untuk menyokong model sedemikian

Ketepatan berangka parameter model boleh dikurangkan melalui pengkuantitian model, seperti dari 32- nombor titik terapung bit kepada integer 8-bit, sekali gus menjadikan model lebih ringan dan sesuai untuk penggunaan pada peranti yang dikekang sumber seperti telefon mudah alih, peranti tepi dan sistem terbenam Ketiga-tiga teknologi GPTQ, LoRA dan QLoRA telah menjadi calon yang berpotensi bidang kuantifikasi model. GPTQ, LoRA dan QLoRA adalah tiga teknologi yang telah muncul sebagai penukar permainan yang berpotensi dalam bidang pengkuantitian model

GPTQ melibatkan pemampatan model selepas latihan. Ia sesuai untuk menggunakan model dalam persekitaran terhad memori.

• LoRA melibatkan penalaan halus model pra-latihan besar untuk inferens. Secara khusus, ia memperhalusi matriks yang lebih kecil (dipanggil penyesuai LoRA) yang membentuk matriks besar model pra-latihan.
• QLoRA ialah pilihan yang lebih cekap memori yang menggunakan memori GPU untuk model pra-latihan. LoRA dan QLoRA amat berguna apabila menyesuaikan model kepada tugasan baharu atau set data dengan sumber pengiraan terhad.
• Memilih daripada kaedah ini bergantung pada keperluan unik projek, sama ada projek dalam fasa penalaan halus atau penggunaan dan sama ada anda mempunyai sumber pengkomputeran yang boleh anda gunakan. Dengan menggunakan teknik kuantitatif ini, pembangun boleh membawa AI dengan berkesan, menyeimbangkan antara prestasi dan kecekapan yang penting untuk pelbagai aplikasi

Edge AI Use Cases and Data Platform

Edge AI Aplikasi ini sangat luas. Daripada kamera pintar yang memproses imej pemeriksaan kereta rel di stesen kereta api, kepada peranti kesihatan boleh pakai yang mengesan kelainan pada tanda vital pemakai, kepada penderia pintar yang memantau inventori di rak peruncit, kemungkinannya tidak berkesudahan. Akibatnya, IDC meramalkan bahawa perbelanjaan pengkomputeran tepi akan mencecah $317 bilion pada tahun 2028, dan kelebihan sedang mentakrifkan semula cara organisasi memproses data

Apabila organisasi menyedari faedah inferens AI tepi, keperluan untuk tindanan dan pangkalan data inferens tepi yang berkuasa akan berkembang dengan pantas. Platform sebegini boleh memudahkan pemprosesan data tempatan sambil menyampaikan semua manfaat edge AI, termasuk kependaman yang dikurangkan dan privasi data yang dipertingkatkan

Untuk memudahkan pembangunan pesat AI edge, lapisan data yang berterusan adalah penting untuk pengurusan, pengedaran dan pemprosesan data tempatan dan berasaskan awan. Dengan kemunculan model AI multimodal, platform bersatu yang mampu memproses pelbagai jenis data menjadi kritikal untuk memenuhi keperluan operasi pengkomputeran tepi. Mempunyai platform data bersatu membolehkan model AI mengakses dan berinteraksi dengan lancar dengan stor data tempatan dalam persekitaran dalam talian dan luar talian. Di samping itu, inferens yang diedarkan juga dijangka dapat menyelesaikan isu privasi dan pematuhan data semasa

Semasa kami bergerak ke arah peranti pinggir pintar, penumpuan kecerdasan buatan, pengkomputeran tepi dan pengurusan pangkalan data tepi akan melambangkan era yang pantas, masa nyata dan selamat. teras penyelesaian. Melangkah ke hadapan, organisasi boleh menumpukan pada pelaksanaan dasar canggih yang canggih untuk mengurus beban kerja AI dengan cekap dan selamat serta memudahkan penggunaan data dalam perniagaan

Atas ialah kandungan terperinci Definisi kaedah interaksi: interaksi antara kuantifikasi model dan kecerdasan buatan tepi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!