Definition von Interaktionsmethoden: Interaktion zwischen Modellquantifizierung und künstlicher Edge-Intelligenz

Die Integration von künstlicher Intelligenz und Edge Computing hat in vielen Branchen revolutionäre Veränderungen mit sich gebracht. Dabei spielt die schnelle Innovation bei der Modellquantifizierung eine Schlüsselrolle. Die Modellquantisierung ist eine Technologie, die Berechnungen beschleunigt, indem sie die Portabilität verbessert und die Modellgröße reduziert.

Der neu geschriebene Inhalt lautet: Die Rechenleistung von Edge-Geräten ist begrenzt und kann die Anforderungen für die Bereitstellung hochpräziser Modelle nicht erfüllen. Daher wurde die Modellquantisierungstechnologie eingeführt Schließen Sie diese Lücke, um schnellere, effizientere und kostengünstigere Edge-KI-Lösungen zu ermöglichen. Bahnbrechende Technologien wie Generalized Post-Training Quantization (GPTQ), Low-Rank Adaptation (LoRA) und Quantitative Low-Rank Adaptation (QLoRA) versprechen, die Analyse und Entscheidungsfindung zu erleichtern, da Echtzeitdaten generiert werden

Durch die Kombination von Edge-KI Mit den entsprechenden Tools und Techniken können wir die Art und Weise, wie wir mit Daten und datengesteuerten Anwendungen interagieren, neu definieren generiert wird, z. B. Remote-Server, Tablet, IoT-Gerät oder Smartphone. Dies ermöglicht künstliche Intelligenz mit geringer Latenz in Echtzeit. Es wird erwartet, dass bis 2025 mehr als die Hälfte der Datenanalyse tiefer neuronaler Netzwerke am Rande durchgeführt wird. Dieser Paradigmenwechsel wird mehrere Vorteile mit sich bringen:

Reduzierte Latenz: Durch die Verarbeitung von Daten direkt auf dem Gerät reduziert Edge AI die Notwendigkeit, Daten hin und her in die Cloud zu übertragen. Dies ist von entscheidender Bedeutung für Anwendungen, die auf Echtzeitdaten angewiesen sind und schnelle Reaktionen erfordern.

Reduzieren Sie Kosten und Komplexität: Durch die lokale Datenverarbeitung am Edge entfallen die teuren Datenübertragungskosten für das Hin- und Hersenden von Informationen.

Datenschutz: Die Daten bleiben auf dem Gerät, wodurch Sicherheitsrisiken durch Datenübertragung und Datenlecks verringert werden.

Bessere Skalierbarkeit: Ein dezentraler Ansatz für Edge-KI erleichtert die Skalierung von Anwendungen, ohne auf die Rechenleistung zentraler Server angewiesen zu sein.
• Hersteller können beispielsweise modernste KI-Technologie in ihren Prozessen zur vorausschauenden Wartung, Qualitätskontrolle und Fehlererkennung einsetzen. Durch die Ausführung von KI auf intelligenten Maschinen und Sensoren und die lokale Analyse der Daten können Hersteller Echtzeitdaten besser nutzen, Ausfallzeiten reduzieren und Produktionsprozesse und Effizienz verbessern.
• Die Rolle der Modellquantifizierung
• Damit Edge-KI effektiv ist KI-Modelle müssen die Leistung optimieren, ohne die Genauigkeit zu beeinträchtigen. Je komplexer und größer KI-Modelle werden, desto schwieriger wird es, sie zu verarbeiten. Dies stellt den Einsatz von Modellen der künstlichen Intelligenz am Rande vor Herausforderungen, da Randgeräte in der Regel über begrenzte Ressourcen verfügen und die Fähigkeit, solche Modelle zu unterstützen, begrenzt ist

Die numerische Genauigkeit von Modellparametern kann durch Modellquantisierung reduziert werden, z. B. von 32- Bit-Gleitkommazahlen in 8-Bit-Ganzzahlen umwandeln, wodurch das Modell leichter und für den Einsatz auf ressourcenbeschränkten Geräten wie Mobiltelefonen, Edge-Geräten und eingebetteten Systemen geeignet wird. Die drei Technologien GPTQ, LoRA und QLoRA sind zu potenziellen Kandidaten geworden das Gebiet der Modellquantifizierung. GPTQ, LoRA und QLoRA sind drei Technologien, die sich als potenzielle Game Changer im Bereich der Modellquantisierung erwiesen haben.

GPTQ beinhaltet die Komprimierung des Modells nach dem Training. Es ist ideal für die Bereitstellung von Modellen in Umgebungen mit begrenztem Speicher.

LoRA beinhaltet die Feinabstimmung großer vorab trainierter Modelle für die Inferenz. Insbesondere werden kleinere Matrizen (sogenannte LoRA-Adapter) verfeinert, aus denen die große Matrix des vorab trainierten Modells besteht.

QLoRA ist eine speichereffizientere Option, die GPU-Speicher für vorab trainierte Modelle nutzt. LoRA und QLoRA sind besonders nützlich, wenn Modelle mit begrenzten Rechenressourcen an neue Aufgaben oder Datensätze angepasst werden.

Die Auswahl dieser Methoden hängt weitgehend von den individuellen Anforderungen des Projekts ab, davon, ob sich das Projekt in der Feinabstimmungs- oder Bereitstellungsphase befindet und ob Ihnen Rechenressourcen zur Verfügung stehen. Durch den Einsatz dieser quantitativen Techniken können Entwickler KI effektiv an den Rand bringen und so ein Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz herstellen, das für eine Vielzahl von Anwendungen entscheidend ist.

• Edge AI-Anwendungsfälle und Datenplattform
• Edge AI Die Anwendung ist sehr breit. Von intelligenten Kameras, die Bilder von Eisenbahnwaggoninspektionen an Bahnhöfen verarbeiten, über tragbare Gesundheitsgeräte, die Anomalien in den Vitalfunktionen des Trägers erkennen, bis hin zu intelligenten Sensoren, die den Lagerbestand in den Regalen der Einzelhändler überwachen – die Möglichkeiten sind endlos. Infolgedessen prognostiziert IDC, dass die Ausgaben für Edge-Computing im Jahr 2028 317 Milliarden US-Dollar erreichen werden, und Edge definiert die Art und Weise, wie Unternehmen Daten verarbeiten, neu Wachstum. Eine solche Plattform könnte die lokale Datenverarbeitung erleichtern und gleichzeitig alle Vorteile der Edge-KI bieten, einschließlich reduzierter Latenz und verbessertem Datenschutz

Um die schnelle Entwicklung von Edge-KI zu ermöglichen, ist eine persistente Datenschicht für die lokale und cloudbasierte Datenverwaltung, -verteilung und -verarbeitung von entscheidender Bedeutung. Mit dem Aufkommen multimodaler KI-Modelle wird eine einheitliche Plattform, die verschiedene Datentypen verarbeiten kann, von entscheidender Bedeutung, um die betrieblichen Anforderungen des Edge Computing zu erfüllen. Mit einer einheitlichen Datenplattform können KI-Modelle sowohl in Online- als auch Offline-Umgebungen nahtlos auf lokale Datenspeicher zugreifen und mit ihnen interagieren. Darüber hinaus wird erwartet, dass verteilte Inferenz auch aktuelle Datenschutz- und Compliance-Probleme löst.

Während wir uns hin zu intelligenten Edge-Geräten bewegen, wird die Konvergenz von künstlicher Intelligenz, Edge-Computing und Edge-Datenbankmanagement eine Ära der Schnelligkeit, Echtzeitfähigkeit und Sicherheit einläuten Lösungen Kern. Künftig können sich Unternehmen auf die Implementierung ausgefeilter Edge-Richtlinien konzentrieren, um KI-Workloads effizient und sicher zu verwalten und die Datennutzung im Unternehmen zu vereinfachen

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDefinition von Interaktionsmethoden: Interaktion zwischen Modellquantifizierung und künstlicher Edge-Intelligenz. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!