Tiếng Việt
Machine Learning tại Rìa: Các Khung Inference Trên Mô-đun Hàng Đầu cho Năm 2024
Tạo vào 08.11
Trong thế giới kết nối siêu tốc ngày nay, các thiết bị IoT, cảm biến thông minh và máy móc kết nối tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ mỗi giây. Trong khi học máy (ML) dựa trên đám mây từng thống trị việc xử lý dữ liệu, những khuyết điểm của nó—thời gian phản hồi chậm, chi phí băng thông cao và rủi ro về quyền riêng tư—đã thúc đẩy một sự chuyển dịch sang học máy ở rìa. Tại trung tâm của sự chuyển đổi này là các khung suy diễn trên mô-đun: các công cụ chuyên biệt cho phép các mô hình ML chạy trực tiếp trên các thiết bị rìa, từ các vi điều khiển nhỏ đến các cảm biến công nghiệp.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ phân tích các khung suy diễn trên mô-đun là gì, khám phá những lợi thế độc đáo của việc chạy các mô hình ML trênthiết bị biên, và làm nổi bật các công cụ nào chiếm ưu thế trên thị trường vào năm 2024.
Học máy là gì ở rìa?
Machine learning tại biên là thực hành chạy các mô hình ML cục bộ trên các thiết bị biên (ví dụ: điện thoại thông minh, thiết bị đeo, cảm biến nhà máy hoặc thiết bị thông minh trong nhà) thay vì dựa vào các máy chủ đám mây từ xa. Khác với ML dựa trên đám mây, gửi dữ liệu đến các máy chủ xa để xử lý, ML biên xử lý thông tin ngay trên chính thiết bị.
Các khung suy diễn trên mô-đun là bộ công cụ phần mềm cho phép điều này. Chúng tối ưu hóa các mô hình ML đã được huấn luyện trước để hoạt động hiệu quả trên phần cứng biên hạn chế tài nguyên—xử lý các ràng buộc như công suất CPU hạn chế, bộ nhớ nhỏ và pin thấp trong khi cung cấp các dự đoán nhanh chóng, chính xác (được gọi là "suy diễn").
Lợi ích chính của việc chạy các mô hình ML trên thiết bị biên
Chạy các mô hình học máy trực tiếp trên các thiết bị biên—được thực hiện nhờ các khung suy diễn trên mô-đun—cung cấp một loạt lợi ích khiến nó trở nên thiết yếu cho các ứng dụng hiện đại:
1. Quyết định gần như ngay lập tức: Các thiết bị Edge xử lý dữ liệu tại chỗ, loại bỏ độ trễ do việc gửi dữ liệu lên đám mây và chờ phản hồi. Độ trễ dưới 100ms này là rất quan trọng cho các ứng dụng nhạy cảm về thời gian như xe tự hành, nơi một độ trễ chỉ một phần nghìn giây có thể dẫn đến tai nạn, hoặc robot công nghiệp, nơi các điều chỉnh theo thời gian thực ngăn ngừa hư hỏng thiết bị.
2. Tiết kiệm chi phí đáng kể: Truyền tải khối lượng lớn dữ liệu lên đám mây phát sinh chi phí băng thông đáng kể, đặc biệt đối với các triển khai với hàng nghìn thiết bị IoT. Edge ML giảm thiểu việc truyền dữ liệu bằng cách xử lý thông tin tại chỗ, giảm chi phí lưu trữ đám mây và mức sử dụng mạng. Ví dụ, một thành phố thông minh với 10.000 cảm biến giao thông có thể tiết kiệm tới 70% chi phí dữ liệu bằng cách phân tích video trực tiếp trên thiết bị.
3. Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu được nâng cao: Dữ liệu nhạy cảm—như hồ sơ y tế từ các thiết bị theo dõi sức khỏe đeo được, dữ liệu nhận diện khuôn mặt trong nhà thông minh, hoặc các chỉ số công nghiệp độc quyền—không bao giờ rời khỏi thiết bị biên. Điều này giảm thiểu rủi ro vi phạm dữ liệu trong quá trình truyền tải và đơn giản hóa việc tuân thủ các quy định nghiêm ngặt như GDPR, HIPAA và CCPA, yêu cầu kiểm soát nghiêm ngặt đối với thông tin cá nhân và nhạy cảm.
4. Độ tin cậy trong môi trường kết nối thấp: Các thiết bị Edge hoạt động độc lập với truy cập internet, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các vị trí xa xôi như cánh đồng nông nghiệp, giàn khoan dầu ngoài khơi hoặc các phòng khám y tế nông thôn. Ngay cả khi kết nối không ổn định hoặc không có, các mô hình ML vẫn tiếp tục hoạt động, đảm bảo chức năng không bị gián đoạn cho các ứng dụng quan trọng như giám sát sức khỏe cây trồng hoặc cảnh báo thiết bị y tế khẩn cấp.
5. Tiêu thụ Năng lượng Giảm: Truyền dữ liệu qua mạng tiêu tốn nhiều năng lượng hơn so với việc xử lý tại chỗ. Đối với các thiết bị biên sử dụng pin—chẳng hạn như thiết bị đeo, thiết bị theo dõi động vật hoang dã, hoặc cảm biến từ xa—điều này có nghĩa là thời gian sử dụng pin dài hơn đáng kể. Một thiết bị theo dõi thể dục chạy các mô hình ML trên mô-đun, chẳng hạn, có thể kéo dài thời gian sử dụng pin của nó gấp 2–3 lần so với một thiết bị phụ thuộc vào xử lý đám mây.
6. Khả năng mở rộng cho các triển khai quy mô lớn: Máy chủ đám mây có thể trở thành nút thắt cổ chai khi xử lý dữ liệu từ hàng triệu thiết bị biên đồng thời. Edge ML phân phối tải xử lý trên các thiết bị riêng lẻ, cho phép các tổ chức mở rộng mạng IoT của họ mà không cần đầu tư vào việc nâng cấp hạ tầng đám mây tốn kém. Điều này làm cho việc triển khai các giải pháp được hỗ trợ bởi ML trong các kịch bản quy mô lớn như lưới điện thông minh hoặc phân tích bán lẻ trên hàng ngàn cửa hàng trở nên khả thi.
Tại sao các Khung Inference Trên Mô-đun lại Quan trọng cho AI Biên
Được hỗ trợ bởi các khung mô-đun, ML biên giải quyết các vấn đề quan trọng với các hệ thống phụ thuộc vào đám mây:
• Thời gian phản hồi nhanh hơn: Suy diễn xảy ra trong mili giây, không phải giây—quan trọng cho các ứng dụng thời gian thực như xe tự hành hoặc robot công nghiệp.
• Giảm Chi Phí Băng Thông: Không cần gửi dữ liệu thô lên đám mây, giảm phí chuyển dữ liệu và tránh tắc nghẽn mạng.
• Bảo mật dữ liệu tốt hơn: Dữ liệu nhạy cảm (ví dụ: hồ sơ y tế, quét khuôn mặt) được lưu trữ trên thiết bị, giảm thiểu rủi ro vi phạm và đơn giản hóa việc tuân thủ GDPR, HIPAA và CCPA.
• Khả năng ngoại tuyến: Hoạt động mà không cần internet, làm cho nó lý tưởng cho các khu vực xa xôi (nông nghiệp, giàn khoan dầu) hoặc các hệ thống quan trọng cho nhiệm vụ.
• Thời gian sử dụng pin lâu hơn: Các thiết bị Edge tiêu thụ ít năng lượng hơn so với việc truyền dữ liệu lên đám mây, kéo dài thời gian sử dụng pin cho các thiết bị đeo và cảm biến IoT.
Các Khung Inference Tốt Nhất Trên Mô-đun cho Năm 2024
Khung phù hợp phụ thuộc vào phần cứng của bạn (ví dụ: vi điều khiển, GPU), trường hợp sử dụng và loại mô hình. Dưới đây là những tùy chọn hàng đầu:
1. TensorFlow Lite cho Vi điều khiển
Khung nhẹ của Google được thiết kế cho các thiết bị biên nhỏ (ví dụ: Arduino, Raspberry Pi Pico) với chỉ 2KB bộ nhớ. Nó hoàn hảo cho các mô hình ML xử lý nhận diện giọng nói, phát hiện chuyển động và phân tích dữ liệu cảm biến.
Các Tính Năng Chính:
• Tối ưu hóa cho phép toán số nguyên 8-bit (giảm kích thước mô hình lên đến 75%).
• Ví dụ đã được xây dựng sẵn cho các tác vụ biên phổ biến (ví dụ: phát hiện từ khóa, nhận diện cử chỉ).
• Hỗ trợ C++ và Python cho phát triển linh hoạt.
Tốt nhất cho: Thiết bị IoT nhỏ, thiết bị đeo được và cảm biến tiêu thụ điện năng thấp.
2. ONNX Runtime
Được phát triển bởi Microsoft và các đối tác, ONNX Runtime là một framework đa nền tảng chạy các mô hình ở định dạng Open Neural Network Exchange (ONNX). Nó hoạt động với phần cứng biên đa dạng (CPU, GPU, FPGA) và tích hợp với các thư viện ML phổ biến.
Các Tính Năng Chính:
• Hiệu suất suy diễn cao với tăng tốc phần cứng (ví dụ: Intel OpenVINO, NVIDIA TensorRT).
• Tương thích với các mô hình PyTorch, TensorFlow và scikit-learn.
• Hỗ trợ phân tích thị giác máy tính, NLP và IoT.
Tốt nhất cho: Triển khai đa thiết bị, hệ thống đám mây biên lai.
3. Apache TVM
Một ngăn xếp biên dịch mã nguồn mở, Apache TVM tối ưu hóa các mô hình ML cho bất kỳ phần cứng nào - từ điện thoại thông minh đến ASIC tùy chỉnh. Nó được các nhà phát triển ưa chuộng vì cần kiểm soát chi tiết hiệu suất.
Các tính năng chính:
• Tự động tối ưu hóa các mô hình cho tốc độ và hiệu suất bộ nhớ.
• Triển khai trên CPU, GPU và các chip biên chuyên dụng (ví dụ: AWS Inferentia, Qualcomm Neural Processing SDK).
• Lý tưởng cho các triển khai biên quy mô lớn (ví dụ: cảm biến thành phố thông minh, phân tích bán lẻ).
Tốt nhất cho: Phần cứng tùy chỉnh, mạng biên cấp doanh nghiệp.
4. Edge Impulse
Nền tảng thân thiện với nhà phát triển để xây dựng các mô hình ML biên, Edge Impulse kết hợp thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình và triển khai vào một quy trình làm việc. Nó rất tuyệt cho các nhóm không có chuyên môn sâu về ML.
Các tính năng chính:
• Công cụ kéo và thả để tạo mô hình (không cần lập trình cho các cơ bản).
• Mô hình đã được huấn luyện trước cho âm thanh, thị giác và dữ liệu cảm biến (ví dụ: gia tốc kế, nhiệt độ).
• Tích hợp với phần cứng như Nordic nRF52840 và STMicroelectronics STM32.
Tốt nhất cho: Tạo mẫu nhanh, nhóm nhỏ và người mới bắt đầu IoT.
5. NVIDIA Jetson Inference
Được thiết kế cho các GPU biên của NVIDIA (ví dụ: Jetson Nano, AGX Orin), framework này xuất sắc trong các tác vụ nặng về tính toán như thị giác máy tính thời gian thực.
Các tính năng chính:
• Tối ưu hóa cho các mô hình học sâu (ví dụ: ResNet, YOLO, Faster R-CNN).
• Xử lý video 4K và các thiết lập đa camera.
• Bao gồm các mô hình đã được huấn luyện trước cho phát hiện đối tượng, phân đoạn và ước lượng tư thế.
Tốt nhất cho: Robot, máy bay không người lái, bán lẻ thông minh và máy móc tự động.
Cách các Khung Inference Trên Mô-đun được Sử Dụng trong Cuộc Sống Thực
Các khung trên mô-đun đang chuyển đổi các ngành công nghiệp bằng cách đưa AI vào hành động trực tiếp:
• IoT công nghiệp (IIoT): Các nhà máy sử dụng TensorFlow Lite trên cảm biến để phát hiện sự cố thiết bị trong thời gian thực, giảm thời gian ngừng hoạt động xuống hơn 30%.
• Nhà thông minh: Các trợ lý giọng nói (Alexa, Google Home) sử dụng ONNX Runtime để phát hiện từ khóa cục bộ, giảm thời gian phản hồi xuống dưới 100ms.
• Chăm sóc sức khỏe: Thiết bị đeo (ví dụ: máy đo nhịp tim) xử lý dữ liệu sinh trắc học với Edge Impulse, giữ cho dữ liệu sức khỏe nhạy cảm được riêng tư.
• Nông nghiệp: Cảm biến đất trong các cánh đồng sử dụng Apache TVM để phân tích mức độ độ ẩm ngoại tuyến, tối ưu hóa tưới tiêu và giảm lượng nước sử dụng xuống 20%.
• Xe tự hành: Hệ thống NVIDIA Jetson xử lý dữ liệu camera/LiDAR tại chỗ để phát hiện chướng ngại vật trong 50ms hoặc ít hơn—quan trọng cho sự an toàn.
Vượt qua những thách thức Edge ML với các khung công tác
Edge ML có những trở ngại, nhưng các khung hiện đại giải quyết chúng:
• Giới hạn phần cứng: TensorFlow Lite và ONNX Runtime sử dụng lượng tử hóa mô hình (giảm độ chính xác từ 32-bit xuống 8-bit) và cắt tỉa (loại bỏ các nơ-ron thừa) để phù hợp với các mô hình trên các thiết bị nhỏ.
• Vấn đề Đa Nền Tảng: ONNX Runtime và Apache TVM trừu tượng hóa sự khác biệt phần cứng, cho phép các nhà phát triển triển khai mô hình trên CPU, GPU và chip tùy chỉnh với sự thay đổi tối thiểu.
• Phát triển chậm: Các công cụ low-code (Edge Impulse) và thư viện mô hình đã được tối ưu hóa trước (NVIDIA NGC) cho phép các nhóm chuyển từ nguyên mẫu sang sản xuất trong vài tuần, không phải vài tháng.
Xu hướng tương lai trong suy diễn trên mô-đun
Khi các thiết bị biên trở nên mạnh mẽ hơn, các khung trên mô-đun sẽ phát triển để:
• Hỗ trợ các tác vụ phức tạp (ví dụ: NLP thời gian thực trên vi điều khiển).
• Tích hợp với học liên kết (đào tạo mô hình trên nhiều thiết bị mà không chia sẻ dữ liệu).
• Tự động hóa tối ưu hóa (ví dụ: tinh chỉnh AutoTVM của TVM cho phần cứng tùy chỉnh).
Suy nghĩ cuối cùng
Các khung suy diễn trên mô-đun là chìa khóa để mở khóa tiềm năng đầy đủ của học máy tại biên, cho phép AI thời gian thực, riêng tư và hiệu quả cho hàng tỷ thiết bị. Những lợi thế của việc chạy các mô hình ML trên các thiết bị biên - từ việc ra quyết định ngay lập tức đến tiết kiệm chi phí và tăng cường quyền riêng tư - khiến chúng trở thành nền tảng của các chiến lược IoT và AI hiện đại. Dù bạn đang xây dựng một cảm biến thông minh, một thiết bị đeo được, hay một robot công nghiệp, khung phù hợp có thể biến dự án ML biên của bạn thành một giải pháp có thể mở rộng.
Sẵn sàng bắt đầu chưa? Hãy thử TensorFlow Lite cho vi điều khiển hoặc Edge Impulse để tạo mẫu nhanh, và xem cách ML biên có thể biến đổi sản phẩm của bạn.
Câu hỏi thường gặp (FAQs)
• Sự khác biệt giữa edge ML và cloud ML là gì? Edge ML chạy các mô hình cục bộ trên các thiết bị, trong khi cloud ML phụ thuộc vào các máy chủ từ xa. Edge ML cung cấp độ trễ thấp hơn và bảo mật tốt hơn.
• Khung trên mô-đun nào là tốt nhất cho người mới bắt đầu? Edge Impulse, nhờ vào các công cụ kéo và thả cùng với các mô hình đã được huấn luyện sẵn.
• Các khung trên mô-đun có thể chạy các mô hình học sâu không? Có—các khung như NVIDIA Jetson Inference và ONNX Runtime hỗ trợ các mô hình học sâu (ví dụ: CNN, RNN) trên phần cứng biên.
• Các khung trên mô-đun có cần internet không? Không—hầu hết các khung làm việc ngoại tuyến, làm cho chúng trở nên lý tưởng cho các khu vực xa xôi hoặc có kết nối kém.
Liên hệ
Để lại thông tin của bạn và chúng tôi sẽ liên hệ với bạn.
WhatsApp
WeChat