人工智能與邊緣計算的融合承諾爲許多行業帶來變革。模型量化的快速創新在這方面發揮着關鍵作用，模型量化是一種通過提高可移植性和減小模型大小來加快計算速度的技術。

模型量化彌補了邊緣設備的計算限制與部署高精度模型的需求之間的差距，以實現更快、更高效、更具成本效益的邊緣AI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)等突破有可能在數據生成時促進實時分析和決策。

邊緣人工智能與正確的工具和技術相結合，可以重新定義我們與數據和數據驅動的應用交互的方式。

爲什么選擇邊緣人工智能？

邊緣人工智能的目的是讓數據處理和模型更接近數據生成的地方，例如遠程服務器、平板電腦、物聯網設備或智能手機。這可實現低延遲、實時的人工智能。到2025年，超過一半的深度神經網絡數據分析將發生在邊緣。這種模式的轉變將帶來多重優勢：

減少延遲：通過直接在設備上處理數據，邊緣人工智能減少了與雲來回傳輸數據的需要。這對於依賴實時數據並需要快速響應的應用至關重要。

降低成本和復雜性：在邊緣本地處理數據消除了來回發送信息的昂貴的數據傳輸成本。

隱私保護：數據保留在設備上，減少數據傳輸和數據泄露的安全風險。

更好的可擴展性：採用邊緣人工智能的去中心化方法可以更輕松地擴展應用，而無需依賴中央服務器的處理能力。

例如，制造商可以在其流程中實施邊緣人工智能，以進行預測性維護、質量控制和缺陷檢測。通過運行人工智能並在本地分析來自智能機器和傳感器的數據，制造商可以更好地利用實時數據來減少停機時間，並改進生產流程和效率。

模型量化的作用

爲了使邊緣人工智能發揮作用，人工智能模型需要在不影響准確性的情況下優化性能。人工智能模型變得越來越復雜、越來越龐大，使得它們更難處理。這給在邊緣部署人工智能模型帶來了挑战，邊緣設備通常資源有限，支持此類模型的能力也受到限制。

模型量化降低了模型參數的數值精度（例如從32位浮點到8位整數），使模型輕量化，適合部署在手機、邊緣設備、嵌入式系統等資源受限的設備上。

GPTQ、LoRA和QLoRA這三種技術已經成爲模型量化領域潛在的遊戲規則改變者：

GPTQ涉及在訓練後壓縮模型。它非常適合在內存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（稱爲LoRA適配器）進行微調。

QLoRA是一種內存效率更高的選項，它利用GPU內存來進行預訓練模型。當使模型適應新任務或計算資源有限的數據集時，LoRA和QLoRA特別有用。

從這些方法中進行選擇在很大程度上取決於項目的獨特需求、項目是否處於微調階段或部署階段，以及是否擁有可供使用的計算資源。通過使用這些量化技術，开發人員可以有效地將人工智能帶到邊緣，在性能和效率之間取得平衡，這對於廣泛的應用至關重要。

邊緣人工智能用例和數據平台

邊緣人工智能的應用非常廣泛。從處理火車站有軌車檢查圖像的智能相機，到檢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能傳感器，可能性是無限的。因此，IDC預測2028年邊緣計算支出將達到3170億美元，邊緣正在重新定義組織處理數據的方式。

隨着組織認識到邊緣人工智能推理的好處，對強大的邊緣推理堆棧和數據庫的需求將會激增。此類平台可以促進本地數據處理，同時提供邊緣人工智能的所有優勢，從減少延遲到增強數據隱私。

爲了使邊緣人工智能蓬勃發展，持久的數據層對於本地和基於雲的數據管理、分發和處理至關重要。隨着多模態人工智能模型的出現，能夠處理各種數據類型的統一平台，對於滿足邊緣計算的運營需求變得至關重要。統一的數據平台使人工智能模型能夠在线上和離线環境中，無縫訪問本地數據存儲並與之交互。此外，分布式推理有望緩解當前的數據隱私和合規性問題。

隨着我們向智能邊緣設備邁進，人工智能、邊緣計算和邊緣數據庫管理的融合將成爲預示快速、實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復雜的邊緣策略，以高效、安全地管理人工智能工作負載並簡化業務中數據的使用。

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標題：模型量化和邊緣人工智能如何定義交互方式

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