상호작용 방법의 정의: 모델 정량화와 엣지 인공지능 간의 상호작용

인공지능과 엣지 컴퓨팅의 통합은 많은 산업에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 그중에서도 모델 정량화의 급속한 혁신이 핵심적인 역할을 합니다. 모델 양자화는 휴대성을 향상하고 모델 크기를 줄여 계산 속도를 높이는 기술입니다

다시 작성한 내용은 다음과 같습니다. 엣지 디바이스의 컴퓨팅 성능은 제한되어 있으며 고정밀 모델 배포 요구를 충족할 수 없으므로 모델 양자화 기술이 도입되었습니다. 이러한 격차를 해소하여 더 빠르고 효율적이며 비용 효율적인 엣지 AI 솔루션을 구현하세요. GPTQ(Generalized Post-Training Quantization), LoRA(Low-Rank Adaptation) 및 QLoRA(Quantitative Low-Rank Adaptation)와 같은 획기적인 기술은 실시간 데이터가 생성됨에 따라 분석 및 의사 결정을 촉진할 것을 약속합니다

에지 AI 결합 적절한 도구와 기술을 결합하면 데이터 및 데이터 기반 애플리케이션과 상호 작용하는 방식을 재정의할 수 있습니다.

Edge AI가 필요한 이유

Edge AI의 목표는 데이터 처리 및 모델을 데이터가 있는 위치에 더 가깝게 만드는 것입니다. 원격 서버, 태블릿, IoT 디바이스, 스마트폰 등이 생성됩니다. 이를 통해 대기 시간이 짧은 실시간 인공 지능이 가능해집니다. 2025년에는 심층신경망 데이터 분석의 절반 이상이 엣지에서 이뤄질 것으로 예상된다. 이러한 패러다임 전환은 다음과 같은 여러 가지 이점을 가져올 것입니다.

• 지연 시간 단축: Edge AI는 데이터를 장치에서 직접 처리함으로써 클라우드와 데이터를 주고받을 필요성을 줄입니다. 이는 실시간 데이터에 의존하고 빠른 응답이 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다.
• 비용 및 복잡성 감소: 엣지에서 로컬로 데이터를 처리하면 정보를 주고받는 데 드는 값비싼 데이터 전송 비용이 제거됩니다.
• 개인 정보 보호: 데이터가 장치에 남아 있어 데이터 전송 및 데이터 유출로 인한 보안 위험이 줄어듭니다.
• 더 나은 확장성: 엣지 AI에 대한 분산형 접근 방식을 통해 중앙 서버의 처리 성능에 의존하지 않고도 애플리케이션을 더 쉽게 확장할 수 있습니다.

예를 들어 제조업체는 예측 유지 관리, 품질 관리 및 결함 감지를 위해 프로세스에 첨단 AI 기술을 적용할 수 있습니다. 스마트 기계와 센서에서 AI를 실행하고 로컬에서 데이터를 분석함으로써 제조업체는 실시간 데이터를 더 잘 활용하고 가동 중지 시간을 줄이며 생산 프로세스와 효율성을 향상할 수 있습니다.

모델 정량화의 역할

엣지 AI를 활성화하려면, AI 모델은 정확성을 저하시키지 않으면서 성능을 최적화해야 합니다. AI 모델이 더욱 복잡해지고 커질수록 처리하기가 더욱 어려워집니다. 이는 일반적으로 에지 장치에 리소스가 제한되어 있고 이러한 모델을 지원하는 능력에 제한이 있기 때문에 에지에 인공 지능 모델을 배포하는 데 어려움을 겪습니다. 비트 부동 소수점 수를 8비트 정수로 변환하여 모델을 더 가볍고 휴대폰, 에지 장치 및 임베디드 시스템과 같은 리소스가 제한된 장치에 배포하는 데 적합하게 만듭니다. GPTQ, LoRA 및 QLoRA의 세 가지 기술이 잠재적인 후보가 되었습니다. 모델 정량화 분야. GPTQ, LoRA 및 QLoRA는 모델 양자화 분야에서 잠재적인 게임 체인저로 떠오른 세 가지 기술입니다.

GPTQ에는 훈련 후 모델을 압축하는 작업이 포함됩니다. 메모리가 제한된 환경에서 모델을 배포하는 데 이상적입니다.

LoRA에는 추론을 위해 미리 훈련된 대규모 모델을 미세 조정하는 작업이 포함됩니다. 특히 사전 훈련된 모델의 큰 행렬을 구성하는 더 작은 행렬(LoRA 어댑터라고 함)을 미세 조정합니다.

• QLoRA는 사전 훈련된 모델에 GPU 메모리를 활용하는 메모리 효율성이 더 높은 옵션입니다. LoRA 및 QLoRA는 계산 리소스가 제한된 새로운 작업이나 데이터 세트에 모델을 적용할 때 특히 유용합니다.
• 이러한 방법 중에서 선택하는 것은 프로젝트의 고유한 요구 사항, 프로젝트가 미세 조정 단계인지 배포 단계인지, 원하는 대로 컴퓨팅 리소스가 있는지 여부에 따라 크게 달라집니다. 이러한 정량적 기법을 사용함으로써 개발자는 AI를 엣지에 효과적으로 도입하여 다양한 애플리케이션에 중요한 성능과 효율성 사이의 균형을 맞출 수 있습니다.
• Edge AI 사용 사례 및 데이터 플랫폼

Edge AI 애플리케이션은 매우 광범위합니다. 기차역에서 철도 차량 검사 이미지를 처리하는 스마트 카메라부터 착용자의 생체 신호 이상을 감지하는 웨어러블 건강 장치, 소매점 선반의 재고를 모니터링하는 스마트 센서에 이르기까지 가능성은 무궁무진합니다. 결과적으로, IDC는 엣지 컴퓨팅 지출이 2028년에 3,170억 달러에 이를 것으로 예측하고 있으며, 엣지는 조직의 데이터 처리 방식을 재정의하고 있습니다.

조직이 엣지 AI 추론의 이점을 인식함에 따라 강력한 엣지 추론 스택과 데이터베이스에 대한 필요성이 급속도로 커질 것입니다. 성장. 이러한 플랫폼은 로컬 데이터 처리를 촉진하는 동시에 지연 시간 단축, 데이터 개인 정보 보호 강화 등 엣지 AI의 모든 이점을 제공할 수 있습니다

에지 AI의 신속한 개발을 촉진하려면 로컬 및 클라우드 기반 데이터 관리, 배포 및 처리에 영구 데이터 계층이 중요합니다. 다중 모드 AI 모델의 출현으로 다양한 유형의 데이터를 처리할 수 있는 통합 플랫폼이 엣지 컴퓨팅의 운영 요구 사항을 충족하는 데 중요해졌습니다. 통합 데이터 플랫폼을 사용하면 AI 모델이 온라인 및 오프라인 환경 모두에서 로컬 데이터 저장소에 원활하게 액세스하고 상호 작용할 수 있습니다. 또한 분산 추론은 현재의 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수 문제도 해결할 것으로 예상됩니다.

지능형 엣지 디바이스로 전환함에 따라 인공 지능, 엣지 컴퓨팅 및 엣지 데이터베이스 관리의 융합은 빠르고 실시간이며 안전한 시대를 예고할 것입니다. 솔루션 코어. 앞으로 조직은 정교한 엣지 정책을 구현하여 AI 워크로드를 효율적이고 안전하게 관리하고 비즈니스에서 데이터 사용을 단순화하는 데 집중할 수 있습니다

위 내용은 상호작용 방법의 정의: 모델 정량화와 엣지 인공지능 간의 상호작용의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!