Русский
Машинное обучение на краю: лучшие фреймворки для вывода на модуле в 2024 году
Создано 08.11
В современном гиперсвязанном мире устройства IoT, умные датчики и подключенные машины генерируют огромные объемы данных каждую секунду. Хотя облачное машинное обучение (ML) когда-то доминировало в обработке данных, его недостатки — медленное время отклика, высокие затраты на пропускную способность и риски конфиденциальности — привели к сдвигу в сторону машинного обучения на краю. В центре этой трансформации находятся фреймворки вывода на модуле: специализированные инструменты, которые позволяют моделям ML работать непосредственно на устройствах на краю, от крошечных микроконтроллеров до промышленных датчиков.
В этом руководстве мы разберем, что такое фреймворки вывода на модуле, исследуем уникальные преимущества запуска моделей машинного обучения накраевые устройства, и выделите, какие инструменты доминируют на рынке в 2024 году.
Что такое машинное обучение на краю?
Машинное обучение на краю — это практика запуска моделей ML локально на устройствах на краю (например, смартфонах, носимых устройствах, заводских датчиках или умных домашних устройствах) вместо того, чтобы полагаться на удаленные облачные серверы. В отличие от облачного ML, который отправляет данные на удаленные серверы для обработки, edge ML обрабатывает информацию непосредственно на устройстве.
Фреймворки вывода на модуле — это программные инструменты, которые позволяют это делать. Они оптимизируют предварительно обученные модели машинного обучения для эффективной работы на ограниченном по ресурсам аппаратном обеспечении на краю — справляясь с такими ограничениями, как ограниченная мощность ЦП, небольшая память и низкий уровень заряда батареи, обеспечивая при этом быстрые и точные прогнозы (известные как "вывод").
Ключевые преимущества запуска моделей машинного обучения на устройствах Edge
Запуск моделей машинного обучения непосредственно на устройствах на краю — возможный благодаря фреймворкам вывода на модуле — предлагает множество преимуществ, которые делают его незаменимым для современных приложений:
1. Почти мгновенное принятие решений: Устройства на краю обрабатывают данные локально, устраняя задержку, вызванную отправкой данных в облако и ожиданием ответа. Эта задержка менее 100 мс критически важна для приложений, чувствительных к времени, таких как автономные транспортные средства, где задержка в долю секунды может привести к авариям, или промышленная робототехника, где корректировки в реальном времени предотвращают повреждение оборудования.
2. Значительная экономия затрат: Передача больших объемов данных в облако влечет за собой значительные расходы на пропускную способность, особенно для развертываний с тысячами IoT-устройств. Edge ML снижает объем передачи данных, обрабатывая информацию локально, что сокращает расходы на облачное хранилище и использование сети. Например, умный город с 10 000 датчиков движения может сэкономить до 70% на затратах на данные, анализируя видеопотоки на устройстве.
3. Улучшенная безопасность данных и конфиденциальность: Чувствительные данные — такие как медицинские записи с носимых медицинских мониторов, данные распознавания лиц в умных домах или собственные промышленные метрики — никогда не покидают крайнее устройство. Это минимизирует риск утечек данных во время передачи и упрощает соблюдение строгих норм, таких как GDPR, HIPAA и CCPA, которые требуют строгого контроля над личной и чувствительной информацией.
4. Надежность в условиях низкой связности: Устройства на краю сети функционируют независимо от доступа в интернет, что делает их идеальными для удаленных мест, таких как сельскохозяйственные поля, морские нефтяные платформы или сельские медицинские клиники. Даже при нестабильном или отсутствии соединения модели машинного обучения продолжают работать, обеспечивая непрерывную функциональность для критически важных приложений, таких как мониторинг здоровья растений или оповещения об экстренных медицинских устройствах.
5. Сниженное потребление энергии: Передача данных по сетям потребляет гораздо больше энергии, чем их локальная обработка. Для устройств на краю с питанием от батарей — таких как носимые устройства, трекеры дикой природы или удаленные датчики — это означает значительно более длительный срок службы батареи. Например, фитнес-трекер, работающий с ML-моделями на модуле, может продлить срок службы своей батареи в 2–3 раза по сравнению с устройством, полагающимся на облачную обработку.
6. Масштабируемость для массовых развертываний: Облачные серверы могут стать узким местом при обработке данных от миллионов периферийных устройств одновременно. Edge ML распределяет нагрузку обработки между отдельными устройствами, позволяя организациям масштабировать свои IoT-сети без инвестиций в дорогие обновления облачной инфраструктуры. Это делает возможным развертывание решений на основе ML в сценариях крупного масштаба, таких как умные сети или аналитика розничной торговли в тысячах магазинов.
Почему важны фреймворки вывода на модуле для Edge AI
Работая на основе модульных фреймворков, edge ML решает критические проблемы с системами, зависящими от облака:
• Более быстрое время отклика: Вывод происходит за миллисекунды, а не за секунды — это критически важно для приложений в реальном времени, таких как автономные транспортные средства или промышленные роботы.
• Снижение затрат на пропускную способность: Нет необходимости отправлять необработанные данные в облако, что снижает расходы на передачу данных и избегает сетевых заторов.
• Лучшая конфиденциальность данных: Чувствительные данные (например, медицинские записи, сканирование лиц) остаются на устройстве, что снижает риски утечек и упрощает соблюдение требований GDPR, HIPAA и CCPA.
• Офлайн-способности: Работает без интернета, что делает его идеальным для удаленных районов (сельское хозяйство, нефтяные платформы) или систем, критически важных для миссий.
• Длительное время работы от батареи: Устройства Edge потребляют меньше энергии, чем передача данных в облако, что увеличивает время работы от батареи для носимых устройств и датчиков IoT.
Лучшие фреймворки для вывода на модуле в 2024 году
Правильная структура зависит от вашего оборудования (например, микроконтроллеры, графические процессоры), случая использования и типа модели. Вот лучшие варианты:
1. TensorFlow Lite для микроконтроллеров
Легковесный фреймворк Google разработан для крошечных крайних устройств (например, Arduino, Raspberry Pi Pico) с памятью всего 2 КБ. Он идеально подходит для моделей машинного обучения, обрабатывающих распознавание речи, обнаружение движения и анализ данных с датчиков.
Ключевые особенности:
• Оптимизировано для арифметики целых чисел с 8 битами (уменьшает размер модели до 75%).
• Предварительно созданные примеры для общих задач на краю (например, распознавание ключевых слов, распознавание жестов).
• Поддерживает C++ и Python для гибкой разработки.
Лучше всего подходит для: небольших IoT-устройств, носимых устройств и датчиков с низким энергопотреблением.
2. ONNX Runtime
Разработанный Microsoft и партнерами, ONNX Runtime является кроссплатформенным фреймворком, который запускает модели в формате Open Neural Network Exchange (ONNX). Он работает с различным оборудованием на краю (ЦП, ГП, FPGA) и интегрируется с популярными библиотеками машинного обучения.
Ключевые особенности:
• Высокопроизводительный вывод с аппаратным ускорением (например, Intel OpenVINO, NVIDIA TensorRT).
• Совместимо с моделями PyTorch, TensorFlow и scikit-learn.
• Поддерживает компьютерное зрение, обработку естественного языка и аналитику IoT.
Лучше всего для: Развертывания на нескольких устройствах, гибридные облачно-краевые системы.
3. Apache TVM
Открытая компиляторная платформа, Apache TVM оптимизирует модели машинного обучения для любого оборудования — от смартфонов до специализированных ASIC. Она предпочитается разработчиками, которым нужен детальный контроль над производительностью.
Ключевые особенности:
• Автоматически оптимизирует модели для скорости и эффективности использования памяти.
• Развертывание на ЦП, ГП и специализированных крайних чипах (например, AWS Inferentia, Qualcomm Neural Processing SDK).
• Идеально подходит для развертывания на краю в крупном масштабе (например, датчики умного города, аналитика розничной торговли).
Лучше всего подходит для: Пользовательское оборудование, корпоративные сети на краю.
4. Edge Impulse
Платформа, удобная для разработчиков, для создания моделей машинного обучения на краю, Edge Impulse объединяет сбор данных, обучение моделей и развертывание в один рабочий процесс. Это отлично подходит для команд без глубоких знаний в области машинного обучения.
Ключевые особенности:
• Инструменты перетаскивания для создания моделей (кодирование не требуется для основ).
• Предобученные модели для аудио, визуальных данных и данных сенсоров (например, акселерометр, температура).
• Интегрируется с аппаратным обеспечением, таким как Nordic nRF52840 и STMicroelectronics STM32.
Лучше всего для: Быстрого прототипирования, небольших команд и начинающих в IoT.
5. NVIDIA Jetson Inference
Разработанный для графических процессоров NVIDIA Jetson (например, Jetson Nano, AGX Orin), этот фреймворк отлично справляется с вычислительно сложными задачами, такими как компьютерное зрение в реальном времени.
Ключевые особенности:
• Оптимизировано для моделей глубокого обучения (например, ResNet, YOLO, Faster R-CNN).
• Обрабатывает 4K видео и многокамерные установки.
• Включает предварительно обученные модели для обнаружения объектов, сегментации и оценки позы.
Лучше всего для: робототехники, дронов, умрозничной торговли и автономных машин.
Как используются фреймворки вывода на модуле в реальной жизни
Модульные фреймворки трансформируют отрасли, внедряя ИИ непосредственно в действие:
• Промышленный IoT (IIoT): Заводы используют TensorFlow Lite на датчиках для обнаружения сбоев оборудования в реальном времени, сокращая время простоя на 30%+.
• Умные дома: Голосовые помощники (Alexa, Google Home) используют ONNX Runtime для локального распознавания ключевых слов, сокращая время отклика до менее 100 мс.
• Здравоохранение: Носимые устройства (например, мониторы сердечного ритма) обрабатывают биометрические данные с помощью Edge Impulse, сохраняя конфиденциальность чувствительных данных о здоровье.
• Сельское хозяйство: Датчики почвы в полях используют Apache TVM для анализа уровней влажности в оффлайне, оптимизируя орошение и снижая потребление воды на 20%.
• Автономные транспортные средства: системы NVIDIA Jetson обрабатывают данные с камер/ЛиDAR локально, чтобы обнаруживать препятствия за 50 мс или меньше — критически важно для безопасности.
Преодоление проблем Edge ML с помощью фреймворков
Edge ML имеет препятствия, но современные фреймворки решают их:
• Аппаратные ограничения: TensorFlow Lite и ONNX Runtime используют квантизацию модели (уменьшение точности с 32-бит до 8-бит) и обрезку (удаление избыточных нейронов), чтобы адаптировать модели для малых устройств.
• Проблемы кроссплатформенности: ONNX Runtime и Apache TVM абстрагируют аппаратные различия, позволяя разработчикам развертывать модели на ЦП, ГП и пользовательских чипах с минимальными изменениями.
• Медленная разработка: Инструменты с низким кодом (Edge Impulse) и предварительно оптимизированные библиотеки моделей (NVIDIA NGC) позволяют командам переходить от прототипа к производству за недели, а не месяцы.
Будущие тенденции в инференции на модуле
По мере того как устройства на краю становятся все более мощными, модулированные фреймворки будут развиваться для:
• Поддержка сложных задач (например, обработка естественного языка в реальном времени на микроконтроллерах).
• Интеграция с федеративным обучением (обучение моделей на разных устройствах без обмена данными).
• Автоматизация оптимизации (например, настройка AutoTVM от TVM для пользовательского оборудования).
Итоговые мысли
Фреймворки вывода на модуле являются ключом к раскрытию полного потенциала машинного обучения на краю, обеспечивая в реальном времени, приватный и эффективный ИИ для миллиардов устройств. Преимущества запуска моделей машинного обучения на устройствах на краю — от мгновенного принятия решений до экономии затрат и повышения конфиденциальности — делают их краеугольным камнем современных стратегий IoT и ИИ. Независимо от того, создаете ли вы умный датчик, носимое устройство или промышленного робота, правильный фреймворк может превратить ваш проект ML на краю в масштабируемое решение.
Готовы начать? Попробуйте TensorFlow Lite для микроконтроллеров или Edge Impulse для быстрого прототипирования и посмотрите, как edge ML может преобразовать ваш продукт.
Часто задаваемые вопросы (ЧЗВ)
• В чем разница между edge ML и cloud ML? Edge ML запускает модели локально на устройствах, в то время как cloud ML полагается на удаленные серверы. Edge ML предлагает более низкую задержку и лучшую конфиденциальность.
• Какой модульный фреймворк лучше всего подходит для начинающих? Edge Impulse, благодаря своим инструментам перетаскивания и предобученным моделям.
• Могут ли модули на платформах выполнять модели глубокого обучения? Да — такие платформы, как NVIDIA Jetson Inference и ONNX Runtime, поддерживают модели глубокого обучения (например, CNN, RNN) на периферийном оборудовании.
• Требуют ли модули интернет? Нет — большинство фреймворков работают офлайн, что делает их идеальными для удаленных или с низкой связью районов.
Контакт
Оставьте свои контактные данные, и мы свяжемся с вами.
WhatsApp
WeChat