開發(fā)人員可以求助于模型優(yōu)化框架和庫、模型優(yōu)化、蒸餾和壓縮工具，以及特定于硬件的優(yōu)化工具和開發(fā)平臺來優(yōu)化邊緣 AI 性能。Kubernetes 和容器化為優(yōu)化 AI 邊緣性能提供了額外的工具。

框架和庫是預先編寫的代碼的集合。庫是開發(fā)人員可用于實現(xiàn)特定功能的組件、類和方法的集合?？蚣芴峁┑拇a已經執(zhí)行了特定功能。

庫提供靈活性和控制力，但在構建代碼時需要更多的手動工作。另一方面，框架可以提供結構和更完整的解決方案，但可能會限制靈活性。框架可以包括庫（圖 1）。

圖 1.框架調用代碼，代碼可以從框架內或獨立調用庫。（圖片：TheServerSide)

特定項目的具體要求、復雜性以及所需的控制級別和靈活性指導了庫或框架方法之間的選擇。然而，框架和庫并不相互排斥，可以組合在一個項目中以發(fā)揮各自的優(yōu)勢。

開發(fā)工具

眾多邊緣 AI 開發(fā)工具中的幾個示例包括：

• TensorFlow Lite 針對移動設備和嵌入式設備上的設備端推理進行了優(yōu)化。它包括用于模型轉換和優(yōu)化的工具，包括量化和修剪。

• ONNX Runtime 是一個開源推理引擎，支持跨多個硬件環(huán)境從各種框架高效執(zhí)行模型。

• Apache TVM 是一種深度學習編譯器，可以針對各種硬件系統(tǒng)優(yōu)化模型，包括 CPU、GPU 和自定義加速器。

• Edge Impulse 支持數(shù)據(jù)采集、信號處理、機器學習訓練和模型測試，以便在邊緣設備上創(chuàng)建和部署機器學習。

優(yōu)化工具和技術

優(yōu)化邊緣 AI 性能的有效方法包括減少模型大小和計算需求，同時保持所需的準確性水平。優(yōu)化工具和技術的示例包括：

模型量化降低了模型權重的精度，例如從 32 位浮點到 8 位整數(shù)，從而顯著減小了模型大小和計算要求，同時保持了所需的精度。

修剪會刪除冗余或相對不重要的連接和神經元，從而減小模型的大小并加快推理時間。

知識蒸餾產生一個較小的模型，有時稱為“學生”模型，它模仿原始且更準確的“教師”模型的性能。如果實施得當，這可以顯著降低模型復雜性并保持所需的準確性。

Kubernetes

Kubernetes 是一個開源平臺，用于在容器中運行應用程序，與虛擬機相比具有優(yōu)勢。虛擬化允許應用程序在 VM 之間隔離，并提供一定程度的安全性，因為另一個應用程序無法自由訪問一個應用程序的信息。

容器是輕量級解決方案，具有寬松的隔離屬性，可在應用程序之間共享作系統(tǒng)。Kubernetes 簡化了部署、管理和擴展容器化應用程序的過程（圖 2）。

圖 2.Kubernetes 取代了虛擬化，用于管理基于容器的輕量級解決方案。（圖片來源：Akamai)

KubeEdge 和 K3s 等輕量級 Kubernetes 發(fā)行版對于邊緣環(huán)境特別有用。它們可以支持自動化工作負載部署、擴展和維護，并具有通常與云數(shù)據(jù)中心相關的一致性。

在可能不穩(wěn)定的邊緣部署中，Kubernetes 通過自動重新調度故障容器等機制確保應用程序彈性。它支持多節(jié)點集群的能力支持冗余，以便在服務發(fā)生故障時保持系統(tǒng)完整性和服務可用性。

使用自動擴展，Kubernetes 可以根據(jù)當前需求動態(tài)地將資源分配給應用程序，防止過度配置或資源耗盡。這反過來又支持邊緣計算環(huán)境中的可擴展性。

還可以通過添加更多實例來橫向實現(xiàn)可擴展性，而不是簡單地向現(xiàn)有服務添加容量。這支持通過分配工作負載來提高性能并增強冗余。

Kubernetes 具有多個安全層，包括網絡策略、基于角色的訪問控制 （RBAC） 和機密管理，確保邊緣應用程序免受未經授權的訪問和數(shù)據(jù)泄露。

總結

框架和庫是邊緣 AI 開發(fā)的有用工具。開發(fā)人員在優(yōu)化邊緣 AI 模型時可以轉向模型量化、修剪和知識蒸餾。Kubernetes 可用于替代虛擬化并管理基于容器的輕量級解決方案。