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Machine Learning al Confine: I Migliori Framework di Inferenza On-Module per il 2024
Creato il 08.11
在当今这个高度互联的世界中，物联网设备、智能传感器和连接机器每秒产生大量数据。虽然基于云的机器学习（ML）曾主导数据处理，但其缺陷——响应时间慢、高带宽成本和隐私风险——促使人们转向边缘机器学习。在这一转型的核心是模块内推理框架：专门的工具，使得机器学习模型能够直接在边缘设备上运行，从微型控制器到工业传感器。
In this guide, we’ll break down what on-module inference frameworks are, explore the unique advantages of running ML models on 边缘设备, and highlight which tools dominate the market in 2024.
什么是边缘机器学习？
边缘机器学习是指在边缘设备（例如智能手机、可穿戴设备、工厂传感器或智能家居设备）上本地运行机器学习模型的实践，而不是依赖远程云服务器。与基于云的机器学习不同，后者将数据发送到远程服务器进行处理，边缘机器学习则在设备本身上处理信息。
On-module inference frameworks 是使这一切成为可能的软件工具包。它们优化预训练的机器学习模型，以便在资源有限的边缘硬件上高效工作——处理诸如有限的 CPU 功率、小内存和低电池等限制，同时提供快速、准确的预测（称为“推理”）。
Key Advantages of Running ML Models on Edge Devices
在边缘设备上直接运行机器学习模型——得益于模块内推理框架——提供了一系列好处，使其对现代应用程序不可或缺：
1. 近乎即时的决策：边缘设备在本地处理数据，消除了将数据发送到云端并等待响应所造成的延迟。这种低于100毫秒的延迟对于时间敏感的应用至关重要，例如自动驾驶汽车，在那里一瞬间的延迟可能导致事故，或工业机器人，在那里实时调整可以防止设备损坏。
2. 显著的成本节约：将大量数据传输到云端会产生可观的带宽费用，尤其是对于拥有数千个物联网设备的部署。边缘机器学习通过在本地处理信息来减少数据传输，从而降低云存储费用和网络使用。例如，一个拥有10,000个交通传感器的智能城市通过在设备上分析视频流，可以节省高达70%的数据成本。
3. 增强的数据安全性和隐私：敏感数据——例如来自可穿戴健康监测器的医疗记录、智能家居中的面部识别数据或专有工业指标——永远不会离开边缘设备。这最小化了在传输过程中数据泄露的风险，并简化了遵守GDPR、HIPAA和CCPA等严格法规的过程，这些法规要求对个人和敏感信息进行严格控制。
4. 低连接环境中的可靠性：边缘设备独立于互联网访问，适合用于农业田地、海上石油钻井平台或农村医疗诊所等偏远地区。即使在连接不稳定或没有连接的情况下，机器学习模型仍然可以继续运行，确保关键应用程序（如作物健康监测或紧急医疗设备警报）的持续功能。
5. 减少能源消耗：通过网络传输数据消耗的电力远远超过本地处理数据所需的电力。对于电池供电的边缘设备——例如可穿戴设备、野生动物追踪器或远程传感器——这意味着电池寿命显著延长。例如，在模块上运行机器学习模型的健身追踪器，其电池寿命可以比依赖云处理的设备延长2-3倍。
6. 可扩展性以支持大规模部署：当同时处理来自数百万个边缘设备的数据时，云服务器可能成为瓶颈。边缘机器学习将处理负载分配到各个设备上，使组织能够在不投资于昂贵的云基础设施升级的情况下扩展其物联网网络。这使得在智能电网或跨千家商店的零售分析等大规模场景中部署机器学习驱动的解决方案成为可能。
Why On-Module Inference Frameworks Matter for Edge AI
Powered by on-module frameworks, edge ML solves critical issues with cloud-dependent systems:
• Faster Response Times: Inference happens in milliseconds, not seconds—critical for real-time apps like autonomous vehicles or industrial robots.
• 降低带宽成本：无需将原始数据发送到云端，从而减少数据传输费用并避免网络拥堵。
• 更好的数据隐私：敏感数据（例如，医疗记录、面部扫描）保留在设备上，降低了泄露风险，并简化了对GDPR、HIPAA和CCPA的合规性。
• 离线功能：在没有互联网的情况下工作，非常适合偏远地区（农业、石油钻井）或关键任务系统。
• 更长的电池寿命：边缘设备的功耗低于将数据传输到云端，从而延长可穿戴设备和物联网传感器的电池寿命。
2024年最佳模块内推理框架
The right framework depends on your hardware (e.g., microcontrollers, GPUs), use case, and model type. Here are the top options:
1. TensorFlow Lite for Microcontrollers
Google的轻量级框架专为微型边缘设备（例如，Arduino、Raspberry Pi Pico）设计，内存仅需2KB。它非常适合处理语音识别、运动检测和传感器数据分析的机器学习模型。
Key Features:
• 优化为8位整数运算（模型大小减少高达75%）。
• 预构建的常见边缘任务示例（例如，关键词识别、手势识别）。
• 支持C++和Python以实现灵活开发。
Best For: 小型物联网设备、可穿戴设备和低功耗传感器。
2. ONNX 运行时
由微软及其合作伙伴开发的 ONNX Runtime 是一个跨平台框架，能够运行 Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式的模型。它支持多种边缘硬件（CPU、GPU、FPGA），并与流行的机器学习库集成。
Key Features:
• 高性能推理与硬件加速（例如，Intel OpenVINO，NVIDIA TensorRT）。
• 与 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 模型兼容。
• 支持计算机视觉、自然语言处理和物联网分析。
Best For: Multi-device deployments, hybrid cloud-edge systems.
3. Apache TVM
一个开源编译器栈，Apache TVM 为任何硬件优化 ML 模型——从智能手机到定制 ASIC。它受到需要对性能进行细粒度控制的开发者的青睐。
Key Features:
• 自动优化模型以提高速度和内存效率。
• 在CPU、GPU和专用边缘芯片（例如，AWS Inferentia、Qualcomm Neural Processing SDK）上部署。
• 适合大规模边缘部署（例如，智慧城市传感器，零售分析）。
Best For: 自定义硬件，企业级边缘网络。
4. Edge Impulse
一个开发者友好的平台，用于构建边缘机器学习模型，Edge Impulse 将数据收集、模型训练和部署整合为一个工作流程。它非常适合没有深厚机器学习专业知识的团队。
Key Features:
• 拖放工具用于模型创建（基础无需编码）。
• 预训练模型用于音频、视觉和传感器数据（例如，加速度计、温度）。
• Integrates with hardware like Nordic nRF52840 and STMicroelectronics STM32.
最佳适用：快速原型设计、小团队和物联网初学者。
5. NVIDIA Jetson Inference
Designed for NVIDIA的Jetson边缘GPU（例如，Jetson Nano，AGX Orin），该框架在计算密集型任务（如实时计算机视觉）方面表现出色。
Key Features:
• 针对深度学习模型进行了优化（例如，ResNet、YOLO、Faster R-CNN）。
• 处理4K视频和多摄像头设置。
• 包括用于目标检测、分割和姿态估计的预训练模型。
Best For: 机器人、无人机、智能零售和自主机器。
How On-Module Inference Frameworks Are Used in Real Life
On-module frameworks are transforming industries by putting AI directly into action:
• 工业物联网 (IIoT)：工厂使用 TensorFlow Lite 在传感器上实时检测设备故障，将停机时间减少 30% 以上。
• Smart Homes: Voice assistants (Alexa, Google Home) use ONNX Runtime for local keyword spotting, slashing response times to under 100ms.
• 医疗保健：可穿戴设备（例如，心率监测器）使用 Edge Impulse 处理生物识别数据，保持敏感健康数据的私密性。
• 农业：田间土壤传感器使用 Apache TVM 离线分析湿度水平，优化灌溉并减少水使用量 20%。
• Autonomous Vehicles: NVIDIA Jetson systems process camera/LiDAR data locally to detect obstacles in 50ms or less—critical for safety.
Overcoming Edge ML Challenges with Frameworks
Edge ML has hurdles, but modern frameworks solve them:
• 硬件限制：TensorFlow Lite 和 ONNX Runtime 使用模型量化（将精度从 32 位降低到 8 位）和剪枝（去除冗余神经元）以适应小型设备上的模型。
• 跨平台问题：ONNX Runtime 和 Apache TVM 抽象了硬件差异，让开发者能够在 CPU、GPU 和定制芯片上以最小的更改部署模型。
• 缓慢开发：低代码工具（Edge Impulse）和预优化模型库（NVIDIA NGC）使团队能够在几周内从原型转向生产，而不是几个月。
未来模块内推理的趋势
As edge devices grow more powerful, on-module frameworks will evolve to:
• 支持复杂任务（例如，在微控制器上进行实时自然语言处理）。
• 与联邦学习集成（在不共享数据的情况下跨设备训练模型）。
• 自动化优化（例如，TVM的AutoTVM针对定制硬件的调优）。
Final Thoughts
在模块推理框架是释放边缘机器学习全部潜力的关键，使数十亿设备能够实现实时、私密和高效的人工智能。在边缘设备上运行机器学习模型的优势——从即时决策到成本节约和增强隐私——使其成为现代物联网和人工智能战略的基石。无论您是在构建智能传感器、可穿戴设备还是工业机器人，正确的框架都可以将您的边缘机器学习项目转变为可扩展的解决方案。
Ready to start? Try TensorFlow Lite for microcontrollers or Edge Impulse for quick prototyping, and see how edge ML can transform your product.
常见问题解答 (FAQs)
• 边缘机器学习和云机器学习有什么区别？边缘机器学习在设备上本地运行模型，而云机器学习依赖于远程服务器。边缘机器学习提供更低的延迟和更好的隐私。
• Which on-module framework is best for beginners? Edge Impulse, thanks to its drag-and-drop tools and pre-trained models.
• Can on-module frameworks run deep learning models? Yes—frameworks like NVIDIA Jetson Inference and ONNX Runtime support deep learning models (e.g., CNNs, RNNs) on edge hardware.
• Do on-module frameworks require internet? No—most frameworks work offline, making them ideal for remote or low-connectivity areas.
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