人工智慧與邊緣運算的融合為許多行業帶來了革命性的變化。其中，模型量化的快速創新扮演了關鍵角色。模型量化是一種透過提高可移植性和減少模型大小來加快運算速度的技術
重寫後的內容是: 邊緣設備的運算能力有限，無法滿足部署高精度模型的需求，因此模型量化技術被引入來彌補這一差距，以實現更快、更有效率、更具成本效益的邊緣人工智慧解決方案。廣義訓練後量化(GPTQ)、低秩適應(LoRA)和量化低秩適應(QLoRA)等突破技術有望在實時數據生成時促進分析和決策的進行
通過將邊緣人工智能與適當的工具和技術結合起來，我們可以重新定義與數據和數據驅動應用的交互方式
為什麼選擇邊緣人工智慧?
##邊緣人工智慧的目標是將資料處理和模型推近資料產生的地方，如遠端伺服器、平板電腦、物聯網設備或智慧型手機。這樣可以實現低延遲、即時的人工智慧。預計到2025年，超過一半的深度神經網路數據分析將在邊緣進行。這種轉變模式將帶來多重優勢：
減少延遲：透過直接在裝置上處理數據，邊緣人工智慧減少了與雲端來回傳輸數據的需要。這對於依賴即時數據並需要快速回應的應用至關重要。 - 降低成本和複雜性：在邊緣本地處理資料消除了來回發送訊息的昂貴的資料傳輸成本。
- 隱私保護：資料保留在裝置上，減少資料傳輸和資料外洩的安全風險。
- 更好的可擴展性：採用邊緣人工智慧的去中心化方法可以更輕鬆地擴展應用，而無需依賴中央伺服器的處理能力。
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例如，製造商可以在其流程中應用邊緣人工智慧技術，用於預測性維護、品質控制和缺陷檢測。透過在智慧機器和感測器上運行人工智慧，並在本地分析數據，製造商可以更好地利用即時數據，減少停機時間，並改善生產流程和效率
模型量化的作用
為了讓邊緣人工智慧發揮作用，人工智慧模型需要在不影響準確性的情況下優化效能。隨著人工智慧模型變得越來越複雜、越來越龐大，它們在處理過程中變得更加困難。這給邊緣部署人工智慧模型帶來了挑戰，因為邊緣設備通常資源有限，對於支援這類模型的能力也存在限制
透過模型量化可以降低模型參數的數值精度，例如從32位浮點數減少到8位元整數，從而使模型變得更加輕量化，適用於手機、邊緣設備和嵌入式系統等資源受限的設備上進行部署
GPTQ、LoRA和QLoRA這三種科技已經成為模型量化領域潛在的遊戲規則改變者。
GPTQ、LoRA和QLoRA這三種技術已經成為模型量化領域的潛在遊戲規則改變者
GPTQ涉及在訓練後壓縮模型。它非常適合在記憶體有限的環境中部署模型。 - LoRA涉及微調大型預訓練模型以進行推理。具體來說，它對構成預訓練模型大矩陣的較小矩陣(稱為LoRA適配器)進行微調。
- QLoRA是一種記憶體效率更高的選項，它利用GPU記憶體來進行預訓練模型。當使模型適應新任務或計算資源有限的資料集時，LoRA和QLoRA特別有用。
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從這些方法中進行選擇在很大程度上取決於專案的獨特需求、專案是否處於微調階段或部署階段，以及是否擁有可供使用的運算資源。透過使用這些量化技術，開發人員可以有效地將人工智慧帶到邊緣，在效能和效率之間取得平衡，這對於廣泛的應用至關重要
邊緣人工智慧用例和資料平台
邊緣人工智慧的應用非常廣泛。從處理火車站有軌車檢查影像的智慧相機，到偵測佩戴者生命體徵異常的可穿戴健康設備，再到監控零售商貨架上庫存的智慧感測器，可能性是無限的。因此，IDC預測2028年邊緣運算支出將達到3,170億美元，邊緣正在重新定義組織處理資料的方式
隨著組織意識到邊緣人工智慧推理的好處，對強大的邊緣推理堆疊和資料庫的需求將會迅速成長。這樣的平台可以促進本地資料處理，並同時提供邊緣人工智慧的所有優勢，包括減少延遲和增強資料隱私
為了促進邊緣人工智慧的快速發展，持久的資料層在本地和基於雲端的資料管理、分發和處理方面至關重要。隨著多模態人工智慧模型的出現，能夠處理不同類型資料的統一平台對於滿足邊緣運算的營運需求變得至關重要。擁有統一的資料平台可以使人工智慧模型在線上和離線環境中無縫存取本地資料儲存並進行互動。此外，分散式推理也有望解決當前的資料隱私和合規性問題
隨著我們向智慧邊緣設備邁進，人工智慧、邊緣運算和邊緣資料庫管理的整合將成為預示快速、即時和安全解決方案時代的核心。展望未來，組織可以專注於實施複雜的邊緣策略，以高效、安全地管理人工智慧工作負載並簡化業務中資料的使用
以上是交互方式的定義：模型量化與邊緣人工智慧的交互的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
