Tamil
எட்ஜில் இயந்திரக் கற்றல்: 2024 க்கான சிறந்த ஒன்-மொட்யூல் இன்ஃபரென்ஸ் கட்டமைப்புகள்
08.11 துருக
இன்றைய மிகச் தொடர்புடைய உலகில், IoT சாதனங்கள், புத்திசாலி சென்சார்கள் மற்றும் இணைக்கப்பட்ட இயந்திரங்கள் ஒவ்வொரு விநாடிக்கும் பெரிய அளவிலான தரவுகளை உருவாக்குகின்றன. மேக அடிப்படையிலான இயந்திரக் கற்றல் (ML) ஒருகாலத்தில் தரவுப் செயலாக்கத்தில் ஆளுமை வகித்தது, ஆனால் அதன் குறைகள்—மெதுவான பதிலளிப்பு நேரங்கள், உயர்ந்த பாண்ட்விட்த் செலவுகள் மற்றும் தனியுரிமை ஆபத்துகள்—இயந்திரக் கற்றலுக்கு எல்லையில் மாற்றத்தை ஏற்படுத்தியுள்ளன. இந்த மாற்றத்தின் மையத்தில் உள்ளன மாடுல் அடிப்படையிலான முன்னறிவிப்பு கட்டமைப்புகள்: எளிய மைக்ரோ கட்டுப்பாட்டாளர்களிலிருந்து தொழில்துறை சென்சார்கள் வரை எல்லை சாதனங்களில் நேரடியாக ML மாதிரிகளை இயக்க அனுமதிக்கும் சிறப்பு கருவிகள்.
இந்த வழிகாட்டியில், நாங்கள் மாடுல் உள்ளீட்டு கட்டமைப்புகள் என்ன என்பதை உடைத்து, எம்.எல். மாதிரிகளை இயக்குவதன் தனிப்பட்ட நன்மைகளை ஆராய்வோம்.எட்ஜ் சாதனங்கள், மற்றும் 2024 இல் சந்தையில் எ quais கருவிகள் மையமாக உள்ளன என்பதை வெளிப்படுத்தவும்.
எட்ஜில் மெஷின் லெர்னிங் என்ன?
எட்ஜில் இயந்திரக் கற்றல் என்பது எட்ஜ் சாதனங்களில் (எ.கா., ஸ்மார்ட்போன்கள், அணிகலன்கள், தொழிற்சாலை சென்சார்கள் அல்லது ஸ்மார்ட் ஹோம் சாதனங்கள்) உள்ளூர் ML மாதிரிகளை இயக்கும் நடைமுறை ஆகும், தொலைவிலுள்ள மேக சேவைகளுக்கு நம்பிக்கை வைப்பதற்குப் பதிலாக. தொலைவிலுள்ள சேவைகளில் தரவுகளை செயலாக்குவதற்கான மேக அடிப்படையிலான ML-க்கு மாறாக, எட்ஜ் ML சாதனத்தில் உள்ள தகவல்களை செயலாக்குகிறது.
On-module inference frameworks என்பது இதனை சாத்தியமாக்கும் மென்பொருள் கருவிகள் ஆகும். அவை முன்கூட்டியே பயிற்சி பெற்ற ML மாதிரிகளை வளம் குறைந்த எட்ஜ் ஹார்ட்வேரில் திறமையாக செயல்படுவதற்கு மேம்படுத்துகின்றன—குறைந்த CPU சக்தி, சிறிய நினைவகம் மற்றும் குறைந்த பேட்டரி போன்ற கட்டுப்பாடுகளை கையாள்வதுடன், விரைவான, துல்லியமான முன்னறிக்கைகளை (இதை "inference" என அழைக்கின்றனர்) வழங்குகின்றன.
எல்க் சாதனங்களில் எம்.எல். மாதிரிகளை இயக்குவதற்கான முக்கிய நன்மைகள்
எட்ஜ் சாதனங்களில் நேரடியாக இயந்திரக் கற்றல் மாதிரிகளை இயக்குவது—மாடுல் inference கட்டமைப்புகள் மூலம் சாத்தியமாகிறது—நவீன பயன்பாடுகளுக்கு அவசியமாக்கும் பல நன்மைகளை வழங்குகிறது:
1. உடனடி முடிவெடுத்தல்: எட்ஜ் சாதனங்கள் தரவுகளை உள்ளூர் முறையில் செயலாக்குகின்றன, தரவுகளை மேகத்திற்கு அனுப்புவதால் ஏற்படும் தாமதத்தை நீக்குகிறது மற்றும் பதிலுக்காக காத்திருக்கிறது. இந்த 100ms க்குக் கீழான தாமதம் தானியங்கி வாகனங்கள் போன்ற நேரத்திற்கு முக்கியமான பயன்பாடுகளுக்கு முக்கியமாகும், அங்கு ஒரு நொடியின் தாமதம் விபத்துகளை ஏற்படுத்தலாம், அல்லது தொழில்துறை ரோபோட்டிக்ஸ், அங்கு நேரடி சரிசெய்தல்கள் உபகரண சேதங்களைத் தடுக்கும்.
2. முக்கிய செலவுக் குறைப்பு: மேகத்துக்கு பெரிய அளவிலான தரவுகளை அனுப்புவது முக்கியமான பாண்ட்விட் செலவுகளை ஏற்படுத்துகிறது, குறிப்பாக ஆயிரக்கணக்கான IoT சாதனங்களுடன் உள்ள செயல்பாடுகளுக்கு. எட்ஜ் ML உள்ளூர் தகவல்களை செயலாக்குவதன் மூலம் தரவுப் பரிமாற்றத்தை குறைக்கிறது, மேக சேமிப்பு கட்டணங்கள் மற்றும் நெட்வொர்க் பயன்பாட்டை குறைக்கிறது. எடுத்துக்காட்டாக, 10,000 போக்குவரத்து சென்சார்களுடன் கூடிய ஒரு புத்திசாலி நகரம், சாதனத்தில் வீடியோ ஃபீட்களை பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம் தரவுச் செலவுகளில் 70% வரை சேமிக்கலாம்.
3. மேம்பட்ட தரவுத் பாதுகாப்பு மற்றும் தனியுரிமை: உணர்திறன் தரவுகள் - உடல் ஆரோக்கிய கண்காணிப்பாளர்களின் மருத்துவ பதிவுகள், புத்திசாலி வீடுகளில் முகம் அடையாளம் காணும் தரவுகள், அல்லது சொந்த தொழில்துறை அளவீடுகள் - எப்போதும் எல்லை சாதனத்தை விட்டு வெளியே செல்லாது. இது தரவுப் பரிமாற்றத்தின் போது தரவுப் புகழ்படுத்தல்களின் ஆபத்தை குறைக்கிறது மற்றும் தனிப்பட்ட மற்றும் உணர்திறன் தகவல்களின் மீது கடுமையான கட்டுப்பாட்டை கட்டாயமாக்கும் GDPR, HIPAA மற்றும் CCPA போன்ற கடுமையான விதிமுறைகளுடன் இணக்கமாக இருக்கிறது.
4. குறைந்த இணைப்புத் தளங்களில் நம்பகத்தன்மை: எட்ஜ் சாதனங்கள் இணைய அணுகலுக்கு சுயமாக செயல்படுகின்றன, இதனால் அவை விவசாய நிலங்கள், கடல் எண்ணெய் களங்கள் அல்லது கிராமப்புற சுகாதார மருத்துவமனைகள் போன்ற தொலைவிலுள்ள இடங்களுக்கு உகந்தவை. இடையிடையே அல்லது இணைப்பு இல்லாத நிலையில் கூட, எம்.எல். மாதிரிகள் செயல்படத் தொடர்கின்றன, இது பயிர் ஆரோக்கிய கண்காணிப்பு அல்லது அவசர மருத்துவ சாதன எச்சரிக்கைகள் போன்ற முக்கிய பயன்பாடுகளுக்கு இடையூறு இல்லாமல் செயல்பாட்டை உறுதி செய்கிறது.
5. குறைந்த சக்தி உபயோகிப்பு: நெட்வொர்க்களில் தரவுகளை அனுப்புவது, அதை உள்ளூர் முறையில் செயலாக்குவதற்குப் போலவே, அதிக சக்தியை உபயோகிக்கிறது. பேட்டரி இயக்கப்படும் எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு—உதாரணமாக, அணியக்கூடிய சாதனங்கள், விலங்குகள் கண்காணிப்பாளர்கள், அல்லது தொலைநோக்கி சென்சார்கள்—இது குறிப்பிடத்தக்க அளவுக்கு நீண்ட பேட்டரி ஆயுளாக மாறுகிறது. ஒரு உடற்பயிற்சி கண்காணிப்பான், மாடுலில் ML மாதிரிகளை இயக்கும் போது, கிளவுட் செயலாக்கத்தை நம்பும் ஒன்றுடன் ஒப்பிடும்போது, அதன் பேட்டரி ஆயுளை 2–3 மடங்கு நீட்டிக்க முடியும்.
6. பரந்த அளவிலான பரவலுக்கு அளவீடு: மேக சேவைகள் ஒரே நேரத்தில் மில்லியன்கணக்கான எட்ஜ் சாதனங்களின் தரவுகளை கையாளும் போது தடைகளை உருவாக்கலாம். எட்ஜ் எம்.எல். தனித்தனியான சாதனங்களின் செயலாக்க சுமையை பகிர்ந்து, நிறுவனங்களுக்கு தங்கள் ஐஓடி நெட்வொர்க்களை விலையுயர்ந்த மேக அடிப்படையிலான மேம்பாடுகளில் முதலீடு செய்யாமல் அளவீடு செய்ய அனுமதிக்கிறது. இது சாமானிய மின் நெட்வொர்க்குகள் அல்லது ஆய்வுக்கூடங்கள் போன்ற பெரிய அளவிலான சூழ்நிலைகளில் எம்.எல். சக்தியுள்ள தீர்வுகளை செயல்படுத்துவது சாத்தியமாக்குகிறது.
என்ன காரணம் எட்ஜ் ஏஐக்கு மாடுல் மீது உள்ள முன்னெண்ணிக்கை கட்டமைப்புகள் முக்கியம்
மாடுல் கட்டமைப்புகள் மூலம் இயக்கப்படும், எட்ஜ் எம்.எல். மேகத்திற்கு சார்ந்த அமைப்புகளுடன் தொடர்புடைய முக்கிய பிரச்சினைகளை தீர்க்கிறது:
• வேகமான பதிலளிப்பு நேரங்கள்: கருத்தீடு மில்லிசெகண்டுகளில் நடைபெறும், விநாடிகளில் அல்ல—சுய இயக்க வாகனங்கள் அல்லது தொழில்துறை ரோபோக்கள் போன்ற நேரடி செயலிகளுக்கு முக்கியம்.
• குறைந்த பாண்ட்விட்த் செலவுகள்: மேகத்திற்கு கச்சா தரவுகளை அனுப்ப தேவையில்லை, தரவுப் பரிமாற்றக் கட்டணங்களை குறைத்து, நெட்வொர்க் நெரிசலை தவிர்க்கிறது.
• மேலான தரவுப் பாதுகாப்பு: உணர்வுபூர்வமான தரவுகள் (எ.கா., மருத்துவ பதிவுகள், முகப் படங்கள்) சாதனத்தில் மட்டுமே இருக்கும், இது முறைகளை மீறுவதற்கான ஆபத்துகளை குறைக்கிறது மற்றும் GDPR, HIPAA, மற்றும் CCPA உடன் இணக்கமாக இருப்பதை எளிதாக்குகிறது.
• ஆன்லைன் இல்லாத திறன்: இணையம் இல்லாமல் செயல்படுகிறது, இது தொலைதூர பகுதிகள் (விவசாயம், எண்ணெய் களங்கள்) அல்லது முக்கியமான மிஷன் அமைப்புகளுக்கான சிறந்தது.
• நீண்ட பேட்டரி ஆயுள்: எட்ஜ் சாதனங்கள் மேகத்திற்கு தரவுகளை அனுப்புவதற்குப் பதிலாக குறைவான சக்தியைப் பயன்படுத்துகின்றன, இது அணிகலன்கள் மற்றும் IoT சென்சார்கள் için பேட்டரி ஆயுளை நீட்டிக்கிறது.
2024 க்கான சிறந்த ஒன்-மொட்யூல் இன்ஃபரென்ஸ் கட்டமைப்புகள்
சரியான கட்டமைப்பு உங்கள் ஹார்ட்வேரின் (எ.கா., மைக்ரோகண்ட்ரோல்லர்கள், GPUகள்), பயன்பாட்டு வழி மற்றும் மாதிரி வகை ஆகியவற்றைப் பொறுத்தது. இங்கே சிறந்த விருப்பங்கள் உள்ளன:
1. மைக்ரோகண்ட்ரோலர்களுக்கான டென்சர்ஃப்ளோ லைட்
Google-இன் எளிதான கட்டமைப்பு 2KB நினைவகத்துடன் கூடிய சிறிய எட்ஜ் சாதனங்களுக்கு (எ.கா., Arduino, Raspberry Pi Pico) வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இது பேச்சு அடையாளம் காணுதல், இயக்கம் கண்டறிதல் மற்றும் சென்சார் தரவுப் பகுப்பாய்வு போன்ற ML மாதிரிகளை கையாளுவதற்கான சிறந்தது.
முக்கிய அம்சங்கள்:
• 8-பிட் முழு எண் கணக்கீட்டிற்காக மேம்படுத்தப்பட்டது (மாதிரியின் அளவை 75% வரை குறைக்கிறது).
• பொதுவான எட்ஜ் பணிகளுக்கான முன் கட்டப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகள் (எ.கா., விசை கண்டறிதல், அசைவு அடையாளம் காணுதல்).
• C++ மற்றும் Python க்கான நெகிழ்வான மேம்பாட்டுக்கு ஆதரவு.
சிறந்தது: சிறிய IoT சாதனங்கள், அணியக்கூடிய சாதனங்கள் மற்றும் குறைந்த சக்தி உணரிகள்.
2. ONNX Runtime
மைக்ரோசாஃப்ட் மற்றும் கூட்டாளர்களால் உருவாக்கப்பட்ட ONNX Runtime என்பது Open Neural Network Exchange (ONNX) வடிவத்தில் மாதிரிகளை இயக்கும் ஒரு குறுக்குவழி தளம் ஆகும். இது பல்வேறு எட்ஜ் ஹார்ட்வேருடன் (CPU, GPU, FPGA) வேலை செய்கிறது மற்றும் பிரபலமான ML நூலகங்களுடன் ஒருங்கிணைக்கிறது.
முக்கிய அம்சங்கள்:
• உயர் செயல்திறன் உள்ள கருத்து வெளியீடு உபகரண வேகப்படுத்தலுடன் (எ.கா., இன்டெல் ஓபன்VINO, NVIDIA டென்சர்RT).
• பைடார்ச், டென்சர்ஃப்ளோ மற்றும் ஸ்கிகிட்-லேர்ன் மாதிரிகளுடன் பொருந்துகிறது.
• கணினி பார்வை, NLP மற்றும் IoT பகுப்பாய்வுகளை ஆதரிக்கிறது.
சிறந்தது: பல சாதனங்கள் பயன்படுத்தும் அமைப்புகள், கலப்பு மேக-எட்ஜ் அமைப்புகள்.
3. ஆபாசே TVM
ஒரு திறந்த மூல கம்பைலர் ஸ்டாக், ஆபாசே TVM எம்.எல். மாதிரிகளை எந்த உபகரணத்திற்கும் - ஸ்மார்ட்போன்களிலிருந்து தனிப்பயன் ASIC களுக்குப் போதுமான அளவுக்கு மேம்படுத்துகிறது. செயல்திறனைப் பற்றிய நுணுக்கமான கட்டுப்பாட்டை தேடும் டெவலப்பர்களால் இது விரும்பப்படுகிறது.
முக்கிய அம்சங்கள்:
• தானாகவே மாடல்களை வேகம் மற்றும் நினைவக திறனை மேம்படுத்துகிறது.
• CPUகள், GPUகள் மற்றும் சிறப்பு எட்ஜ் சிப்புகளில் (எடுத்துக்காட்டாக, AWS Inferentia, Qualcomm Neural Processing SDK) செயல்படுத்துகிறது.
• பெரிய அளவிலான எட்ஜ் செயல்பாடுகளுக்கு உகந்தது (எ.கா., புத்திசாலி நகர சென்சார்கள், விற்பனை பகுப்பாய்வு).
சிறந்தது: தனிப்பயன் ஹார்ட்வேர், நிறுவன தரத்திற்கேற்ப எட்ஜ் நெட்வொர்க்கள்.
4. எட்ஜ் இம்புல்ஸ்
ஒரு டெவலப்பர்-நண்பனான தளம், எட்ஜ் எம்.எல். மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கான, எட்ஜ் இம்பல்ஸ் தரவுகளை சேகரிப்பு, மாதிரி பயிற்சி மற்றும் செயல்படுத்தல் ஆகியவற்றை ஒரே வேலைப்பாட்டில் இணைக்கிறது. இது ஆழ்ந்த எம்.எல். நிபுணத்துவம் இல்லாத குழுக்களுக்கு சிறந்தது.
முக்கிய அம்சங்கள்:
• மாதிரி உருவாக்கத்திற்கான இழுத்து மற்றும் விடுங்கள் கருவிகள் (அடிப்படைகளுக்காக குறியீடு தேவை இல்லை).
• ஒலியியல், காட்சி மற்றும் சென்சார் தரவுகளுக்கான முன் பயிற்சியிடப்பட்ட மாதிரிகள் (எ.கா., அதிர்வியல், வெப்பநிலை).
• நார்டிக் nRF52840 மற்றும் STMicroelectronics STM32 போன்ற ஹார்ட்வேருடன் ஒருங்கிணைக்கிறது.
சிறந்தது: விரைவு மாதிரிகள் உருவாக்குதல், சிறிய குழுக்கள், மற்றும் IoT தொடக்கக்காரர்கள்.
5. NVIDIA ஜெட்சன் இன்ஃபரென்ஸ்
NVIDIA இன் Jetson எட்ஜ் GPU களுக்கான வடிவமைப்பு (எ.கா., Jetson Nano, AGX Orin), இந்த கட்டமைப்பு நேரடி கணினி பார்வை போன்ற கணக்கீட்டு-மிகவும் கனமான பணிகளில் சிறந்தது.
முக்கிய அம்சங்கள்:
• ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளுக்காக மேம்படுத்தப்பட்டது (எ.கா., ResNet, YOLO, Faster R-CNN).
• 4K வீடியோ செயலாக்கம் மற்றும் பல கேமரா அமைப்புகளை கையாள்கிறது.
• உருப்படிகள் கண்டறிதல், பகுப்பாய்வு மற்றும் நிலை மதிப்பீட்டிற்கான முன் பயிற்றுவிக்கப்பட்ட மாதிரிகளை உள்ளடக்கியது.
சிறந்தது: ரோபோடிக்ஸ், ட்ரோன்கள், புத்திசாலி சில்லறை, மற்றும் தன்னாட்சி இயந்திரங்கள்.
எப்படி ஒன்-மொட்யூல் இன்ஃபரென்ஸ் ஃபிரேம்வொர்க்கள் உண்மையான வாழ்க்கையில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன
On-module கட்டமைப்புகள் தொழில்களை மாற்றுகின்றன, ஏனெனில் அவை AI ஐ நேரடியாக செயல்படுத்துகின்றன:
• தொழில்துறை IoT (IIoT): தொழிற்சாலைகள் உண்மையான நேரத்தில் உபகரணங்கள் தோல்விகளை கண்டறிய TensorFlow Lite ஐ சென்சார்களில் பயன்படுத்துகின்றன, 30%+ நேரத்தை குறைக்கிறது.
• ஸ்மார்ட் வீடுகள்: குரல் உதவியாளர்கள் (அலெக்சா, கூகிள் ஹோம்) உள்ளூர் விசை கண்டுபிடிப்புக்கு ONNX Runtime ஐப் பயன்படுத்துகின்றனர், பதிலளிக்கும் நேரங்களை 100ms க்குள் குறைக்கின்றன.
• சுகாதாரம்: அணியக்கூடிய சாதனங்கள் (எ.கா., இதய துடிப்பு கணக்கீடுகள்) Edge Impulse உடன் உயிரியல் தரவுகளை செயலாக்குகின்றன, உணர்ச்சி உணர்வு தரவுகளை தனிப்பட்டதாக வைத்திருக்கின்றன.
• விவசாயம்: நிலங்களில் உள்ள மண் சென்சார்கள் Apache TVM ஐ பயன்படுத்தி ஈரப்பதம் அளவுகளை ஆன்லைனில் பகுப்பாய்வு செய்கின்றன, நீர்ப்பாசனத்தை மேம்படுத்தி நீர் பயன்பாட்டை 20% குறைக்கின்றன.
• சுயாட்சி வாகனங்கள்: NVIDIA Jetson அமைப்புகள் கேமரா/லைடார் தரவுகளை உள்ளூர் முறையில் 50ms அல்லது அதற்குக் குறைவான நேரத்தில் தடைகளை கண்டறிய செயற்படுத்துகின்றன—பாதுகாப்புக்கு முக்கியமானது.
எட்ஜ் எம்.எல் சவால்களை கட்டமைப்புகளுடன் கடக்குதல்
எட்ஜ் எம்.எல்.க்கு தடைகள் உள்ளன, ஆனால் நவீன கட்டமைப்புகள் அவற்றை தீர்க்கின்றன:
• உருவமைப்பு எல்லைகள்: TensorFlow Lite மற்றும் ONNX Runtime மாதிரி அளவீட்டைப் பயன்படுத்துகின்றன (32-பிட் இருந்து 8-பிட் வரை துல்லியத்தை குறைப்பது) மற்றும் வெட்டுதல் (மீள்பயன்பாட்டை நீக்குவது) சிறிய சாதனங்களில் மாதிரிகளை பொருத்துவதற்கு.
• குறுக்குப்பிளatform சிக்கல்கள்: ONNX Runtime மற்றும் Apache TVM உள்கட்டமைப்பு வேறுபாடுகளை சுருக்கமாகக் கூறுகின்றன, இது டெவலப்பர்களுக்கு மாறுபட்ட CPU, GPU மற்றும் தனிப்பயன் சிப்புகளில் மாதிரிகளை குறைந்த மாற்றங்களுடன் செயல்படுத்த அனுமதிக்கிறது.
• மந்த வளர்ச்சி: குறைந்த குறியீட்டு கருவிகள் (Edge Impulse) மற்றும் முன்கூட்டியே உகந்த மாதிரி நூலகங்கள் (NVIDIA NGC) குழுக்களை மாதங்களில் அல்ல, வாரங்களில் மாதிரியில் இருந்து உற்பத்திக்கு செல்ல அனுமதிக்கின்றன.
மொத்தமாக உள்ள முறைமையில் எதிர்கால போக்குகள்
எட்ஜ் சாதனங்கள் மேலும் சக்திவாய்ந்ததாக மாறுவதற்காக, மாடுல் கட்டமைப்புகள் வளர்ந்து வரும்:
• சிக்கலான பணிகளை ஆதரிக்கவும் (எடுத்துக்காட்டாக, மைக்ரோகண்ட்ரோலர்களில் நேரடி NLP).
• ஊடகக் கற்றலுடன் ஒருங்கிணைக்கவும் (தரவைப் பகிராமல் சாதனங்களில் மாதிரிகளை பயிற்சி செய்யவும்).
• ஆட்டோமேட் ஆப்டிமைசேஷன் (எடுத்துக்காட்டு: TVM இன் AutoTVM தனிப்பயன் ஹார்ட்வேர் க்கான டியூனிங்).
கடைசி எண்ணங்கள்
On-module inference frameworks are key to unlocking the full potential of machine learning at the edge, enabling real-time, private, and efficient AI for billions of devices. The advantages of running ML models on edge devices—from instant decision-making to cost savings and enhanced privacy—make them a cornerstone of modern IoT and AI strategies. Whether you’re building a smart sensor, a wearable, or an industrial robot, the right framework can turn your edge ML project into a scalable solution.
தயாரா தொடங்க? மைக்ரோகண்ட்ரோலர்களுக்கான TensorFlow Lite அல்லது விரைவான மாதிரிக்கான Edge Impulse-ஐ முயற்சிக்கவும், எட்ஜ் எம்.எல் உங்கள் தயாரிப்பை எவ்வாறு மாற்ற முடியும் என்பதைப் பாருங்கள்.
அடிக்கடி கேட்கப்படும் கேள்விகள் (FAQs)
• எட்ஜ் எம்.எல் மற்றும் கிளவுட் எம்.எல் இடையே என்ன வேறுபாடு உள்ளது? எட்ஜ் எம்.எல் சாதனங்களில் உள்ளூர் முறையில் மாதிரிகளை இயக்குகிறது, ஆனால் கிளவுட் எம்.எல் தொலைவிலுள்ள சேவையகங்களை நம்புகிறது. எட்ஜ் எம்.எல் குறைந்த தாமதம் மற்றும் சிறந்த தனியுரிமையை வழங்குகிறது.
• புதியவர்களுக்கு எந்த மாடுல் கட்டமைப்பு சிறந்தது? Edge Impulse, அதன் இழுத்து-விடும் கருவிகள் மற்றும் முன் பயிற்சியளிக்கப்பட்ட மாதிரிகளுக்காக.
• மோடியூல் கட்டமைப்புகள் ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளை இயக்க முடியுமா? ஆம்—NVIDIA Jetson Inference மற்றும் ONNX Runtime போன்ற கட்டமைப்புகள் எட்ஜ் ஹார்ட்வேர் மீது ஆழ்ந்த கற்றல் மாதிரிகளை (எ.கா., CNNகள், RNNகள்) ஆதரிக்கின்றன.
• மோடியூல் கட்டமைப்புகள் இணையத்தை தேவைப்படுமா? இல்லை—அதிகமான கட்டமைப்புகள் ஆஃப்லைனில் வேலை செய்கின்றன, இதனால் அவை தொலைவில் அல்லது குறைந்த இணைப்புள்ள பகுதிகளுக்கு ஏற்றவை.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat