インタラクション手法の定義: モデルの定量化とエッジ人工知能の間のインタラクション

人工知能とエッジ コンピューティングの統合は、多くの業界に革命的な変化をもたらしました。その中で、モデルの定量化における急速な革新が重要な役割を果たしています。モデルの量子化は、移植性の向上とモデル サイズの縮小によって計算を高速化する手法です。

書き直された内容は次のとおりです: エッジ デバイスの計算能力は限られており、高精度モデルを展開するニーズを満たすことができません。量子化テクノロジーは、このギャップを埋めるために導入され、より高速、より効率的、よりコスト効率の高いエッジ AI ソリューションを実現します。 Generalized Post-Training Quantization (GPTQ)、Low-Rank Adaptation (LoRA)、Quantitative Low-Rank Adaptation (QLoRA) などの画期的なテクノロジーにより、リアルタイム データが生成されるため、分析と意思決定が容易になることが約束されています

エッジ AI を適切なツールやテクノロジーと組み合わせることで、データやデータ駆動型アプリケーションと対話する方法を再定義できます

エッジ人工知能を選択する理由

エッジ人工知能 目標は、データ処理とモデルを、リモート サーバー、タブレット、IoT デバイス、スマートフォンなどのデータが生成される場所に近づけることです。これにより、低遅延のリアルタイム人工知能が可能になります。 2025 年までに、ディープ ニューラル ネットワーク データ分析の半分以上がエッジで実行されるようになると予想されています。このパラダイム シフトは、複数の利点をもたらします。

• 遅延の削減: エッジ AI は、デバイス上でデータを直接処理することで、クラウドとの間でデータをやり取りする必要性を減らします。これは、リアルタイム データに依存し、高速な応答を必要とするアプリケーションにとって重要です。
• コストと複雑さの削減: データをエッジでローカルに処理することで、情報を送受信する高価なデータ伝送コストが不要になります。
• プライバシー保護: データはデバイス上に残るため、データ送信やデータ漏洩のセキュリティ リスクが軽減されます。
• スケーラビリティの向上: エッジ AI への分散アプローチにより、中央サーバーの処理能力に依存せずにアプリケーションを拡張することが容易になります。

たとえば、メーカーはエッジ AI テクノロジーを自社のプロセスに適用して、予知保全、品質管理、欠陥検出を行うことができます。スマート マシンとセンサーで人工知能を実行し、データをローカルで分析することで、メーカーはリアルタイム データをより有効に活用し、ダウンタイムを削減し、生産プロセスと効率を向上させることができます。

モデルの定量化の役割

エッジ AI が機能するには、AI モデルが精度を損なうことなくパフォーマンスを最適化する必要があります。 AI モデルがより複雑かつ大規模になるにつれて、処理がより困難になります。これにより、エッジで人工知能モデルを展開する際に課題が生じます。エッジ デバイスではリソースが限られており、そのようなモデルをサポートする能力にも限界があることが多いためです。

モデル パラメーターの数値精度は、たとえば、モデルの量子化によって低下する可能性があります。 32 ビットから 32 ビットへ。浮動小数点数は 8 ビット整数に削減され、モデルがより軽量になり、携帯電話、エッジ デバイス、組み込みシステムなどのリソースに制約のあるデバイスへの展開に適しています

#GPTQ、LoRA、QLoRA テクノロジーは、モデルの定量化の分野で大きな変革をもたらす可能性があります。 GPTQ、LoRA、QLoRA の 3 つのテクノロジーが、モデルの量子化の分野で大きな変革をもたらす可能性があるものとして浮上しています。

GPTQ では、トレーニング後にモデルを圧縮します。メモリに制約のある環境にモデルをデプロイするのに最適です。
• LoRA には、推論用の大規模な事前トレーニング済みモデルの微調整が含まれます。具体的には、事前トレーニングされたモデルの大きな行列を構成する小さな行列 (LoRA アダプターと呼ばれる) を微調整します。
• QLoRA は、事前トレーニングされたモデルに GPU メモリを利用する、よりメモリ効率の高いオプションです。 LoRA と QLoRA は、計算リソースが限られている新しいタスクやデータセットにモデルを適応させる場合に特に役立ちます。

これらの方法から選択するかどうかは、プロジェクトが微調整フェーズにあるか展開フェーズにあるか、自由に使えるコンピューティング リソースがあるかどうかなど、プロジェクト固有のニーズに大きく依存します。これらの定量的手法を使用することで、開発者は効果的に AI をエッジに導入し、幅広いアプリケーションにとって重要なパフォーマンスと効率のバランスを取ることができます

エッジ AI ユースケースとデータ プラットフォーム

エッジ人工知能の用途は非常に幅広いです。駅での車両検査の画像を処理するスマート カメラから、着用者のバイタル サインの異常を検出するウェアラブル健康デバイス、小売店の棚の在庫を監視するスマート センサーまで、可能性は無限です。その結果、IDC は、エッジ コンピューティングの支出が 2028 年に 3,170 億ドルに達すると予測しており、エッジは組織のデータ処理方法を再定義しています。

組織がエッジ AI 推論の利点を認識するにつれて、強力なエッジ AI 推論の需要が高まっています。エッジ推論スタックとデータベースの需要は急速に増加するでしょう。このようなプラットフォームは、ローカル データ処理を促進しながら、遅延の削減やデータ プライバシーの強化など、エッジ AI のすべての利点を提供できます。

エッジ AI の迅速な開発を促進するには、ローカルおよびクラウドベースのデータ管理、配布、処理に永続的なデータ層が不可欠です。マルチモーダル AI モデルの出現により、エッジ コンピューティングの運用ニーズを満たすには、さまざまな種類のデータを処理できる統合プラットフォームが重要になります。統合されたデータ プラットフォームにより、AI モデルはオンライン環境とオフライン環境の両方でローカル データ ストアにシームレスにアクセスし、対話できるようになります。さらに、分散推論は、現在のデータ プライバシーとコンプライアンスの問題を解決することも期待されています。

私たちがインテリジェント エッジ デバイスに移行するにつれて、人工知能、エッジ コンピューティング、エッジ データベース管理の統合が、高速でリアルなデータの実現の前兆となります。 -時間とセキュリティソリューションの時代の中心。今後、組織は、AI ワークロードを効率的かつ安全に管理し、ビジネスでのデータの使用を簡素化するための高度なエッジ ポリシーの実装に集中できるようになります

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