یادگیری ماشین در لبه: بهترین فریم‌ورک‌های استنتاج در ماژول برای ۲۰۲۴

ساخته شده در 08.11

در دنیای فوق‌متصل امروز، دستگاه‌های IoT، حسگرهای هوشمند و ماشین‌های متصل هر ثانیه حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند. در حالی که یادگیری ماشین مبتنی بر ابر (ML) زمانی بر پردازش داده‌ها حاکم بود، نقص‌های آن—زمان‌های پاسخ کند، هزینه‌های بالای پهنای باند و خطرات حریم خصوصی—موجب تغییر به سمت یادگیری ماشین در لبه شده است. در هسته این تحول، چارچوب‌های استنتاج در ماژول وجود دارند: ابزارهای تخصصی که به مدل‌های ML اجازه می‌دهند مستقیماً بر روی دستگاه‌های لبه، از میکروکنترلرهای کوچک تا حسگرهای صنعتی، اجرا شوند.

در این راهنما، ما به بررسی اینکه چارچوب‌های استنتاج روی ماژول چیستند، خواهیم پرداخت و مزایای منحصر به فرد اجرای مدل‌های ML را بررسی خواهیم کرد.دستگاه‌های لبه، و ابزارهایی را که در سال 2024 بر بازار تسلط دارند، برجسته کنید.

یادگیری ماشین در لبه چیست؟

یادگیری ماشین در لبه، عمل اجرای مدل‌های ML به‌صورت محلی بر روی دستگاه‌های لبه (مانند گوشی‌های هوشمند، پوشیدنی‌ها، حسگرهای کارخانه یا دستگاه‌های هوشمند خانگی) به جای اتکا به سرورهای ابری دور است. بر خلاف ML مبتنی بر ابر، که داده‌ها را برای پردازش به سرورهای دور ارسال می‌کند، ML لبه اطلاعات را بر روی خود دستگاه پردازش می‌کند.

چارچوب‌های استنتاج در ماژول ابزارهای نرم‌افزاری هستند که این امکان را فراهم می‌کنند. آن‌ها مدل‌های یادگیری ماشین پیش‌آموزش‌دیده را به گونه‌ای بهینه‌سازی می‌کنند که به‌طور کارآمد بر روی سخت‌افزار لبه با منابع محدود کار کنند—محدودیت‌هایی مانند قدرت محدود CPU، حافظه کوچک و باتری کم را مدیریت کرده و در عین حال پیش‌بینی‌های سریع و دقیقی ارائه می‌دهند (که به آن "استنتاج" گفته می‌شود).

مزایای کلیدی اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بر روی دستگاه‌های لبه

اجرای مدل‌های یادگیری ماشین به‌طور مستقیم بر روی دستگاه‌های لبه—که با استفاده از چارچوب‌های استنتاج در ماژول ممکن شده است—مزایای زیادی را ارائه می‌دهد که آن را برای برنامه‌های مدرن ضروری می‌سازد:

1. تصمیم‌گیری نزدیک به آنی: دستگاه‌های لبه داده‌ها را به‌صورت محلی پردازش می‌کنند و تأخیر ناشی از ارسال داده‌ها به ابر و انتظار برای پاسخ را از بین می‌برند. این تأخیر زیر 100 میلی‌ثانیه برای برنامه‌های حساس به زمان مانند وسایل نقلیه خودران حیاتی است، جایی که تأخیر یک لحظه‌ای می‌تواند منجر به حوادث شود، یا رباتیک صنعتی، جایی که تنظیمات بلادرنگ از آسیب به تجهیزات جلوگیری می‌کند.

2. صرفه‌جویی قابل توجه در هزینه‌ها: انتقال حجم‌های زیاد داده به ابر هزینه‌های پهنای باند قابل توجهی را به همراه دارد، به‌ویژه برای استقرارهایی با هزاران دستگاه IoT. Edge ML با پردازش اطلاعات به‌صورت محلی، انتقال داده را کاهش می‌دهد و هزینه‌های ذخیره‌سازی ابری و استفاده از شبکه را کاهش می‌دهد. به عنوان مثال، یک شهر هوشمند با 10,000 حسگر ترافیکی می‌تواند تا 70% در هزینه‌های داده با تحلیل ویدیوهای دریافتی در دستگاه صرفه‌جویی کند.

3. امنیت و حریم خصوصی داده‌های بهبود یافته: داده‌های حساس—مانند سوابق پزشکی از مانیتورهای سلامت پوشیدنی، داده‌های شناسایی چهره در خانه‌های هوشمند، یا معیارهای صنعتی اختصاصی—هرگز از دستگاه لبه خارج نمی‌شوند. این خطر نقض داده‌ها در حین انتقال را به حداقل می‌رساند و رعایت قوانین سخت‌گیرانه‌ای مانند GDPR، HIPAA و CCPA را ساده‌تر می‌کند که کنترل سخت‌گیرانه‌ای بر اطلاعات شخصی و حساس الزامی می‌کنند.

4. قابلیت اطمینان در محیط‌های با اتصال کم: دستگاه‌های لبه به‌طور مستقل از دسترسی به اینترنت عمل می‌کنند و آن‌ها را برای مکان‌های دورافتاده مانند مزارع کشاورزی، سکوهای نفتی فراساحلی یا کلینیک‌های بهداشتی روستایی ایده‌آل می‌سازد. حتی با اتصال نامنظم یا بدون اتصال، مدل‌های یادگیری ماشین به کار خود ادامه می‌دهند و عملکرد بدون وقفه‌ای را برای برنامه‌های حیاتی مانند نظارت بر سلامت محصولات یا هشدارهای دستگاه‌های پزشکی اضطراری تضمین می‌کنند.

5. کاهش مصرف انرژی: انتقال داده‌ها از طریق شبکه‌ها انرژی بسیار بیشتری نسبت به پردازش محلی مصرف می‌کند. برای دستگاه‌های لبه با باتری—مانند پوشیدنی‌ها، ردیاب‌های حیات وحش یا حسگرهای از راه دور—این به معنای عمر باتری به‌طور قابل توجهی طولانی‌تر است. به عنوان مثال، یک ردیاب تناسب اندام که مدل‌های ML را به‌صورت ماژولار اجرا می‌کند، می‌تواند عمر باتری خود را نسبت به دستگاهی که به پردازش ابری وابسته است، ۲ تا ۳ برابر افزایش دهد.

6. مقیاس‌پذیری برای استقرارهای انبوه: سرورهای ابری می‌توانند در هنگام پردازش داده‌ها از میلیون‌ها دستگاه لبه به طور همزمان، گلوگاه‌هایی ایجاد کنند. Edge ML بار پردازش را در بین دستگاه‌های فردی توزیع می‌کند و به سازمان‌ها این امکان را می‌دهد که شبکه‌های IoT خود را بدون سرمایه‌گذاری در ارتقاء زیرساخت‌های ابری گران‌قیمت مقیاس‌پذیر کنند. این امر استقرار راه‌حل‌های مبتنی بر ML را در سناریوهای بزرگ مقیاس مانند شبکه‌های هوشمند یا تحلیل‌های خرده‌فروشی در هزاران فروشگاه ممکن می‌سازد.

چرا چارچوب‌های استنتاج در ماژول برای هوش مصنوعی لبه مهم هستند

با استفاده از فریم‌ورک‌های ماژولار، ML لبه مسائل حیاتی را با سیستم‌های وابسته به ابر حل می‌کند:

• زمان‌های پاسخ سریع‌تر: استنتاج در میلی‌ثانیه‌ها اتفاق می‌افتد، نه ثانیه‌ها—مهم برای برنامه‌های زمان واقعی مانند وسایل نقلیه خودران یا ربات‌های صنعتی.

• کاهش هزینه‌های پهنای باند: نیازی به ارسال داده‌های خام به ابر نیست، که هزینه‌های انتقال داده را کاهش می‌دهد و از شلوغی شبکه جلوگیری می‌کند.

• حریم خصوصی بهتر داده‌ها: داده‌های حساس (مانند سوابق پزشکی، اسکن‌های صورت) در دستگاه باقی می‌ماند، که خطرات نقض داده‌ها را کاهش می‌دهد و رعایت GDPR، HIPAA و CCPA را ساده‌تر می‌کند.

• قابلیت آفلاین: بدون اینترنت کار می‌کند و آن را برای مناطق دورافتاده (کشاورزی، سکوهای نفتی) یا سیستم‌های حیاتی مناسب می‌سازد.

• عمر باتری طولانی‌تر: دستگاه‌های لبه نسبت به انتقال داده به ابر، انرژی کمتری مصرف می‌کنند و عمر باتری را برای پوشیدنی‌ها و حسگرهای IoT افزایش می‌دهند.

بهترین فریم‌ورک‌های استنتاج روی ماژول برای ۲۰۲۴

چارچوب مناسب به سخت‌افزار شما (به عنوان مثال، میکروکنترلرها، GPUها)، مورد استفاده و نوع مدل بستگی دارد. در اینجا بهترین گزینه‌ها آورده شده است:

1. تنسورفلو لایت برای میکروکنترلرها

فریم‌ورک سبک گوگل برای دستگاه‌های کوچک لبه‌ای (مانند Arduino، Raspberry Pi Pico) طراحی شده است که تنها ۲ کیلوبایت حافظه دارند. این فریم‌ورک برای مدل‌های یادگیری ماشین که به شناسایی گفتار، تشخیص حرکت و تحلیل داده‌های حسگر می‌پردازند، ایده‌آل است.

ویژگی‌های کلیدی:

• بهینه‌سازی شده برای محاسبات عدد صحیح 8 بیتی (اندازه مدل را تا 75% کاهش می‌دهد).

• نمونه‌های از پیش ساخته شده برای وظایف رایج لبه (به عنوان مثال، شناسایی کلمات کلیدی، شناسایی حرکات).

• از C++ و Python برای توسعه انعطاف‌پذیر پشتیبانی می‌کند.

بهترین برای: دستگاه‌های کوچک IoT، پوشیدنی‌ها و حسگرهای کم‌مصرف.

2. ONNX Runtime

توسعه یافته توسط مایکروسافت و شرکا، ONNX Runtime یک چارچوب چندسکویی است که مدل‌ها را در فرمت تبادل شبکه عصبی باز (ONNX) اجرا می‌کند. این چارچوب با سخت‌افزارهای لبه متنوع (CPUها، GPUها، FPGAها) کار می‌کند و با کتابخانه‌های محبوب یادگیری ماشین ادغام می‌شود.

ویژگی‌های کلیدی:

• استنتاج با عملکرد بالا با شتاب سخت‌افزاری (به عنوان مثال، Intel OpenVINO، NVIDIA TensorRT).

• سازگار با مدل‌های PyTorch، TensorFlow و scikit-learn.

• از بینایی کامپیوتری، پردازش زبان طبیعی و تجزیه و تحلیل IoT پشتیبانی می‌کند.

بهترین برای: استقرارهای چند دستگاهی، سیستم‌های ابر-لبه هیبریدی.

3. آپاچی TVM

یک استک کامپایلر متن‌باز، Apache TVM مدل‌های ML را برای هر سخت‌افزاری—از گوشی‌های هوشمند تا ASICهای سفارشی—بهینه می‌کند. این ابزار مورد علاقه توسعه‌دهندگانی است که به کنترل دقیق بر عملکرد نیاز دارند.

ویژگی‌های کلیدی:

• به‌طور خودکار مدل‌ها را برای سرعت و کارایی حافظه بهینه می‌کند.

• بر روی CPUها، GPUها و چیپ‌های لبه تخصصی (به عنوان مثال، AWS Inferentia، Qualcomm Neural Processing SDK) مستقر می‌شود.

• ایده‌آل برای استقرارهای لبه در مقیاس بزرگ (به عنوان مثال، حسگرهای شهر هوشمند، تحلیل‌های خرده‌فروشی).

بهترین برای: سخت‌افزار سفارشی، شبکه‌های لبه با درجه سازمانی.

4. Edge Impulse

یک پلتفرم دوستانه برای توسعه‌دهندگان برای ساخت مدل‌های ML لبه، Edge Impulse جمع‌آوری داده، آموزش مدل و استقرار را در یک جریان کاری ترکیب می‌کند. این برای تیم‌هایی که تخصص عمیق در ML ندارند عالی است.

ویژگی‌های کلیدی:

• ابزارهای کشیدن و رها کردن برای ایجاد مدل (برای مبانی نیازی به کدنویسی نیست).

• مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای داده‌های صوتی، بصری و حسگر (به عنوان مثال، شتاب‌سنج، دما).

• با سخت‌افزارهایی مانند Nordic nRF52840 و STMicroelectronics STM32 یکپارچه می‌شود.

بهترین برای: پروتوتایپ سریع، تیم‌های کوچک و مبتدیان IoT.

5. استنتاج NVIDIA Jetson

طراحی شده برای GPUهای لبه Jetson شرکت NVIDIA (به عنوان مثال، Jetson Nano، AGX Orin)، این چارچوب در انجام وظایف سنگین محاسباتی مانند بینایی کامپیوتری در زمان واقعی برتری دارد.

ویژگی‌های کلیدی:

• بهینه‌سازی شده برای مدل‌های یادگیری عمیق (به عنوان مثال، ResNet، YOLO، Faster R-CNN).

• پردازش ویدیو 4K و تنظیمات چند دوربینه را مدیریت می‌کند.

• شامل مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده برای تشخیص اشیاء، تقسیم‌بندی و تخمین حالت.

بهترین برای: رباتیک، پهپادها، خرده‌فروشی هوشمند و ماشین‌های خودران.

چگونه چارچوب‌های استنتاج در ماژول در زندگی واقعی استفاده می‌شوند

چارچوب‌های روی ماژول در حال تحول صنایع با قرار دادن هوش مصنوعی به طور مستقیم در عمل هستند:

• اینترنت اشیاء صنعتی (IIoT): کارخانه‌ها از TensorFlow Lite بر روی حسگرها برای شناسایی خرابی تجهیزات در زمان واقعی استفاده می‌کنند و زمان خرابی را بیش از 30% کاهش می‌دهند.

• خانه‌های هوشمند: دستیارهای صوتی (الکسا، گوگل هوم) از ONNX Runtime برای شناسایی کلمات کلیدی محلی استفاده می‌کنند و زمان پاسخ را به کمتر از 100 میلی‌ثانیه کاهش می‌دهند.

• بهداشت و درمان: دستگاه‌های پوشیدنی (مانند، مانیتورهای ضربان قلب) داده‌های بیومتریک را با Edge Impulse پردازش می‌کنند و داده‌های حساس بهداشتی را خصوصی نگه می‌دارند.

• کشاورزی: حسگرهای خاک در مزارع از Apache TVM برای تحلیل سطح رطوبت به صورت آفلاین استفاده می‌کنند، که به بهینه‌سازی آبیاری و کاهش مصرف آب به میزان 20% کمک می‌کند.

• وسایل نقلیه خودران: سیستم‌های NVIDIA Jetson داده‌های دوربین/LiDAR را به‌صورت محلی پردازش می‌کنند تا موانع را در 50 میلی‌ثانیه یا کمتر شناسایی کنند—که برای ایمنی حیاتی است.

غلبه بر چالش‌های یادگیری ماشین لبه با فریم‌ورک‌ها

Edge ML موانعی دارد، اما چارچوب‌های مدرن آن‌ها را حل می‌کنند:

• محدودیت‌های سخت‌افزاری: TensorFlow Lite و ONNX Runtime از کم‌دقتی مدل (کاهش دقت از 32 بیت به 8 بیت) و هرس (حذف نورون‌های اضافی) برای جا دادن مدل‌ها در دستگاه‌های کوچک استفاده می‌کنند.

• مسائل چندسکویی: ONNX Runtime و Apache TVM تفاوت‌های سخت‌افزاری را انتزاع می‌کنند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند مدل‌ها را با حداقل تغییرات بر روی CPUها، GPUها و چیپ‌های سفارشی پیاده‌سازی کنند.

• توسعه کند: ابزارهای کم‌کد (Edge Impulse) و کتابخانه‌های مدل پیش‌بهینه‌شده (NVIDIA NGC) به تیم‌ها اجازه می‌دهند که از نمونه‌سازی به تولید در عرض چند هفته، نه چند ماه، بروند.

روندهای آینده در استنتاج روی ماژول

با قدرتمندتر شدن دستگاه‌های لبه، چارچوب‌های روی ماژول به تکامل خواهند رسید تا:

• پشتیبانی از وظایف پیچیده (به عنوان مثال، پردازش زبان طبیعی در زمان واقعی بر روی میکروکنترلرها).

• ادغام با یادگیری فدرال (آموزش مدل‌ها در دستگاه‌های مختلف بدون به اشتراک‌گذاری داده‌ها).

• خودکارسازی بهینه‌سازی (به عنوان مثال، تنظیم AutoTVM TVM برای سخت‌افزار سفارشی).

نتایج نهایی

چارچوب‌های استنتاج درون ماژول کلید باز کردن پتانسیل کامل یادگیری ماشین در لبه هستند و امکان هوش مصنوعی در زمان واقعی، خصوصی و کارآمد را برای میلیاردها دستگاه فراهم می‌کنند. مزایای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بر روی دستگاه‌های لبه—از تصمیم‌گیری آنی تا صرفه‌جویی در هزینه و افزایش حریم خصوصی—آن‌ها را به سنگ بنای استراتژی‌های مدرن اینترنت اشیاء و هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. چه شما در حال ساخت یک حسگر هوشمند، یک پوشیدنی یا یک ربات صنعتی باشید، چارچوب مناسب می‌تواند پروژه یادگیری ماشین لبه شما را به یک راه‌حل مقیاس‌پذیر تبدیل کند.

آماده‌اید شروع کنید؟ TensorFlow Lite برای میکروکنترلرها یا Edge Impulse برای پروتوتایپ سریع را امتحان کنید و ببینید چگونه ML لبه می‌تواند محصول شما را متحول کند.

سوالات متداول (FAQs)

• تفاوت بین ML لبه و ML ابری چیست؟ ML لبه مدل‌ها را به‌صورت محلی روی دستگاه‌ها اجرا می‌کند، در حالی که ML ابری به سرورهای راه دور وابسته است. ML لبه تأخیر کمتری و حریم خصوصی بهتری را ارائه می‌دهد.

• کدام فریم‌ورک ماژولار برای مبتدیان بهترین است؟ Edge Impulse، به لطف ابزارهای کشیدن و رها کردن و مدل‌های از پیش آموزش‌دیده.

• آیا فریم‌ورک‌های روی ماژول می‌توانند مدل‌های یادگیری عمیق را اجرا کنند؟ بله—فریم‌ورک‌هایی مانند NVIDIA Jetson Inference و ONNX Runtime از مدل‌های یادگیری عمیق (مانند CNNها، RNNها) بر روی سخت‌افزار لبه پشتیبانی می‌کنند.

• آیا فریمورک‌های ماژول نیاز به اینترنت دارند؟ خیر—بیشتر فریمورک‌ها به صورت آفلاین کار می‌کنند و این امر آن‌ها را برای مناطق دورافتاده یا با اتصال کم ایده‌آل می‌سازد.

اجرای مدل‌های یادگیری ماشین بر روی دستگاه‌های لبه

تماس

اطلاعات خود را وارد کنید و ما با شما تماس خواهیم گرفت.

درباره ما

محصولات

درباره ما

پشتیبانی

+8618520876676

+8613603070842

اخبار

leo@aiusbcam.com

vicky@aiusbcam.com

WeChat