Définition des méthodes d'interaction : interaction entre quantification de modèles et intelligence artificielle de pointe

L'intégration de l'intelligence artificielle et de l'informatique de pointe a apporté des changements révolutionnaires dans de nombreux secteurs. Parmi eux, l’innovation rapide dans la quantification des modèles joue un rôle clé. La quantification de modèle est une technologie qui accélère les calculs en améliorant la portabilité et en réduisant la taille du modèle

Le contenu réécrit est le suivant : La puissance de calcul des appareils de pointe est limitée et ne peut pas répondre aux besoins de déploiement de modèles de haute précision, c'est pourquoi la technologie de quantification de modèle a été introduite pour comblez cet écart pour proposer des solutions d’IA de pointe plus rapides, plus efficaces et plus rentables. Des technologies révolutionnaires telles que la quantification post-formation généralisée (GPTQ), l'adaptation de bas rang (LoRA) et l'adaptation quantitative de bas rang (QLoRA) devraient faciliter l'analyse et la prise de décision à mesure que des données en temps réel sont générées

En combinant l'avantage L'IA avec les outils et techniques appropriés Combinés, nous pouvons redéfinir la façon dont nous interagissons avec les données et les applications basées sur les données

Pourquoi Edge AI

L'objectif de Edge AI est de rapprocher le traitement des données et les modèles de là où le des données sont générées, telles que des serveurs distants, une tablette, un appareil IoT ou un smartphone. Cela permet une intelligence artificielle en temps réel à faible latence. On s’attend à ce que d’ici 2025, plus de la moitié des analyses de données des réseaux neuronaux profonds soient effectuées en périphérie. Ce changement de paradigme apportera de multiples avantages :

• Latence réduite : en traitant les données directement sur l'appareil, l'IA de pointe réduit le besoin de transférer des données dans les deux sens vers le cloud. Ceci est essentiel pour les applications qui s'appuient sur des données en temps réel et nécessitent des réponses rapides.
• Réduisez les coûts et la complexité : le traitement des données localement à la périphérie élimine les coûts coûteux de transmission de données liés à l'envoi d'informations dans les deux sens.
• Protection de la vie privée : les données restent sur l'appareil, réduisant ainsi les risques de sécurité liés à la transmission et aux fuites de données.
• Meilleure évolutivité : une approche décentralisée de l'IA de pointe facilite la mise à l'échelle des applications sans dépendre de la puissance de traitement des serveurs centraux.

Par exemple, les fabricants peuvent appliquer la technologie d'IA de pointe dans leurs processus pour la maintenance prédictive, le contrôle qualité et la détection des défauts. En exécutant l'IA sur des machines et des capteurs intelligents et en analysant les données localement, les fabricants peuvent mieux exploiter les données en temps réel, réduire les temps d'arrêt et améliorer les processus de production et l'efficacité.

Le rôle de la quantification des modèles

Pour permettre à l'IA de pointe d'être efficace, Les modèles d'IA doivent optimiser les performances sans compromettre la précision. À mesure que les modèles d’IA deviennent plus complexes et plus volumineux, ils deviennent plus difficiles à traiter. Cela pose des défis pour le déploiement de modèles d'intelligence artificielle à la périphérie, car les appareils de périphérie disposent généralement de ressources limitées et la capacité à prendre en charge de tels modèles est limitée.

La précision numérique des paramètres du modèle peut être réduite grâce à la quantification du modèle, par exemple de 32 à nombres à virgule flottante de 8 bits en entiers de 8 bits, rendant ainsi le modèle plus léger et adapté au déploiement sur des appareils aux ressources limitées tels que les téléphones mobiles, les appareils de périphérie et les systèmes embarqués. Les trois technologies GPTQ, LoRA et QLoRA sont devenues des candidats potentiels. le domaine de la quantification des modèles. GPTQ, LoRA et QLoRA sont trois technologies qui sont apparues comme des changeurs potentiels dans le domaine de la quantification de modèles

GPTQ consiste à compresser le modèle après l'entraînement. Il est idéal pour déployer des modèles dans des environnements à mémoire limitée.

• LoRA implique d'affiner de grands modèles pré-entraînés pour l'inférence. Plus précisément, il affine les matrices plus petites (appelées adaptateurs LoRA) qui constituent la grande matrice du modèle pré-entraîné.
• QLoRA est une option plus efficace en mémoire qui utilise la mémoire GPU pour les modèles pré-entraînés. LoRA et QLoRA sont particulièrement utiles pour adapter des modèles à de nouvelles tâches ou ensembles de données avec des ressources de calcul limitées.
• Le choix parmi ces méthodes dépend en grande partie des besoins uniques du projet, si le projet est en phase de mise au point ou de déploiement, et si vous disposez de ressources informatiques. En utilisant ces techniques quantitatives, les développeurs peuvent amener efficacement l'IA à la pointe, en établissant un équilibre entre performances et efficacité qui est essentiel pour un large éventail d'applications.

Edge AI Use Cases and Data Platform

Edge AI L'application est très large. Des caméras intelligentes qui traitent les images des inspections des wagons dans les gares, aux appareils de santé portables qui détectent les anomalies dans les signes vitaux de l'utilisateur, en passant par les capteurs intelligents qui surveillent les stocks dans les rayons des détaillants, les possibilités sont infinies. En conséquence, IDC prédit que les dépenses en informatique de pointe atteindront 317 milliards de dollars en 2028, et que la périphérie redéfinit la façon dont les organisations traitent les données. croissance. Une telle plate-forme pourrait faciliter le traitement local des données tout en offrant tous les avantages de l'IA de pointe, notamment une latence réduite et une confidentialité améliorée des données

Pour faciliter le développement rapide de l’IA de pointe, une couche de données persistante est essentielle pour la gestion, la distribution et le traitement des données locales et basées sur le cloud. Avec l’émergence des modèles d’IA multimodaux, une plateforme unifiée capable de traiter différents types de données devient essentielle pour répondre aux besoins opérationnels de l’edge computing. Disposer d'une plate-forme de données unifiée permet aux modèles d'IA d'accéder et d'interagir de manière transparente avec les magasins de données locaux dans des environnements en ligne et hors ligne. En outre, l'inférence distribuée devrait également résoudre les problèmes actuels de confidentialité et de conformité des données

À mesure que nous nous dirigeons vers des appareils intelligents de pointe, la convergence de l'intelligence artificielle, de l'informatique de pointe et de la gestion des bases de données de pointe annoncera une ère de rapidité, de temps réel et de sécurité. solutions de base. À l’avenir, les organisations pourront se concentrer sur la mise en œuvre de politiques de pointe sophistiquées pour gérer efficacement et en toute sécurité les charges de travail d’IA et simplifier l’utilisation des données dans l’entreprise

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!