人工智能与边缘计算的融合承诺为许多行业带来变革。模型量化的快速创新在这方面发挥着关键作用，模型量化是一种通过提高可移植性和减小模型大小来加快计算速度的技术。
模型量化弥补了边缘设备的计算限制与部署高精度模型的需求之间的差距，以实现更快、更高效、更具成本效益的边缘AI解决方案。广义训练后量化(GPTQ)、低秩适应(LoRA)和量化低秩适应(QLoRA)等突破有可能在数据生成时促进实时分析和决策。
边缘人工智能与正确的工具和技术相结合，可以重新定义我们与数据和数据驱动的应用交互的方式。
为什么选择边缘人工智能?
边缘人工智能的目的是让数据处理和模型更接近数据生成的地方，例如远程服务器、平板电脑、物联网设备或智能手机。这可实现低延迟、实时的人工智能。到2025年，超过一半的深度神经网络数据分析将发生在边缘。这种模式的转变将带来多重优势：
- 减少延迟：通过直接在设备上处理数据，边缘人工智能减少了与云来回传输数据的需要。这对于依赖实时数据并需要快速响应的应用至关重要。
- 降低成本和复杂性：在边缘本地处理数据消除了来回发送信息的昂贵的数据传输成本。
- 隐私保护：数据保留在设备上，减少数据传输和数据泄露的安全风险。
- 更好的可扩展性：采用边缘人工智能的去中心化方法可以更轻松地扩展应用，而无需依赖中央服务器的处理能力。
例如，制造商可以在其流程中实施边缘人工智能，以进行预测性维护、质量控制和缺陷检测。通过运行人工智能并在本地分析来自智能机器和传感器的数据，制造商可以更好地利用实时数据来减少停机时间，并改进生产流程和效率。
模型量化的作用
为了使边缘人工智能发挥作用，人工智能模型需要在不影响准确性的情况下优化性能。人工智能模型变得越来越复杂、越来越庞大，使得它们更难处理。这给在边缘部署人工智能模型带来了挑战，边缘设备通常资源有限，支持此类模型的能力也受到限制。
模型量化降低了模型参数的数值精度(例如从32位浮点到8位整数)，使模型轻量化，适合部署在手机、边缘设备、嵌入式系统等资源受限的设备上。
GPTQ、LoRA和QLoRA这三种技术已经成为模型量化领域潜在的游戏规则改变者：
- GPTQ涉及在训练后压缩模型。它非常适合在内存有限的环境中部署模型。
- LoRA涉及微调大型预训练模型以进行推理。具体来说，它对构成预训练模型大矩阵的较小矩阵(称为LoRA适配器)进行微调。
- QLoRA是一种内存效率更高的选项，它利用GPU内存来进行预训练模型。当使模型适应新任务或计算资源有限的数据集时，LoRA和QLoRA特别有用。
从这些方法中进行选择在很大程度上取决于项目的独特需求、项目是否处于微调阶段或部署阶段，以及是否拥有可供使用的计算资源。通过使用这些量化技术，开发人员可以有效地将人工智能带到边缘，在性能和效率之间取得平衡，这对于广泛的应用至关重要。
边缘人工智能用例和数据平台
边缘人工智能的应用非常广泛。从处理火车站有轨车检查图像的智能相机，到检测佩戴者生命体征异常的可穿戴健康设备，再到监控零售商货架上库存的智能传感器，可能性是无限的。因此，IDC预测2028年边缘计算支出将达到3170亿美元，边缘正在重新定义组织处理数据的方式。
随着组织认识到边缘人工智能推理的好处，对强大的边缘推理堆栈和数据库的需求将会激增。此类平台可以促进本地数据处理，同时提供边缘人工智能的所有优势，从减少延迟到增强数据隐私。
为了使边缘人工智能蓬勃发展，持久的数据层对于本地和基于云的数据管理、分发和处理至关重要。随着多模态人工智能模型的出现，能够处理各种数据类型的统一平台，对于满足边缘计算的运营需求变得至关重要。统一的数据平台使人工智能模型能够在线上和离线环境中，无缝访问本地数据存储并与之交互。此外，分布式推理有望缓解当前的数据隐私和合规性问题。
随着我们向智能边缘设备迈进，人工智能、边缘计算和边缘数据库管理的融合将成为预示快速、实时和安全解决方案时代的核心。展望未来，组织可以专注于实施复杂的边缘策略，以高效、安全地管理人工智能工作负载并简化业务中数据的使用。