ఎడ్జ్ AI అంటే ఏమిటి?

ఎడ్జ్ AI తెలివితేటలను డేటా పుట్టిన ప్రదేశాలకు తీసుకువెళుతుంది. ఇది అద్భుతంగా అనిపిస్తుంది, కానీ ప్రధాన ఆలోచన చాలా సులభం: ఫలితాలు తర్వాత కాకుండా ఇప్పుడే కనిపించేలా సెన్సార్ పక్కనే ఆలోచించండి. ప్రతి నిర్ణయాన్ని క్లౌడ్ బేబీ సిట్టింగ్ చేయకుండా మీరు వేగం, విశ్వసనీయత మరియు మంచి గోప్యతా కథనాన్ని పొందుతారు. దాన్ని అన్‌ప్యాక్ చేద్దాం - షార్ట్‌కట్‌లు మరియు సైడ్ క్వెస్ట్‌లు ఉన్నాయి. 😅

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 జనరేటివ్ AI అంటే ఏమిటి
ఉత్పాదక AI, అది ఎలా పనిచేస్తుంది మరియు ఆచరణాత్మక ఉపయోగాల గురించి స్పష్టమైన వివరణ.

🔗 ఏజెంట్ AI అంటే ఏమిటి
ఏజెంట్ AI, స్వయంప్రతిపత్తి ప్రవర్తనలు మరియు వాస్తవ ప్రపంచ అనువర్తన నమూనాల అవలోకనం.

🔗 AI స్కేలబిలిటీ అంటే ఏమిటి
AI వ్యవస్థలను విశ్వసనీయంగా, సమర్ధవంతంగా మరియు ఖర్చుతో కూడుకున్న రీతిలో ఎలా స్కేల్ చేయాలో తెలుసుకోండి.

🔗 AI కోసం సాఫ్ట్‌వేర్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ అంటే ఏమిటి
AI సాఫ్ట్‌వేర్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల విభజన, ఆర్కిటెక్చర్ ప్రయోజనాలు మరియు అమలు ప్రాథమికాలు.

ఎడ్జ్ AI అంటే ఏమిటి? త్వరిత నిర్వచనం 🧭

ఎడ్జ్ AI అనేది శిక్షణ పొందిన మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లను నేరుగా డేటాను సేకరించే పరికరాలపై లేదా సమీపంలో అమలు చేసే అభ్యాసం - ఫోన్‌లు, కెమెరాలు, రోబోలు, కార్లు, ధరించగలిగేవి, పారిశ్రామిక కంట్రోలర్లు, మీరు దానిని పేరు పెట్టవచ్చు. విశ్లేషణ కోసం సుదూర సర్వర్‌లకు ముడి డేటాను షిప్ చేయడానికి బదులుగా, పరికరం స్థానికంగా ఇన్‌పుట్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు సారాంశాలను మాత్రమే పంపుతుంది లేదా ఏమీ పంపదు. తక్కువ రౌండ్ ట్రిప్‌లు, తక్కువ లాగ్, ఎక్కువ నియంత్రణ. మీకు క్లీన్, వెండర్-న్యూట్రల్ వివరణ కావాలంటే, ఇక్కడ ప్రారంభించండి. [1]

ఎడ్జ్ AI ని నిజంగా ఉపయోగకరంగా చేసేది ఏమిటి? 🌟

• తక్కువ జాప్యం - నిర్ణయాలు పరికరంలోనే జరుగుతాయి, కాబట్టి ఆబ్జెక్ట్ డిటెక్షన్, వేక్-వర్డ్ స్పాటింగ్ లేదా అనోమలీ అలర్ట్‌ల వంటి గ్రహణ పనులకు ప్రతిస్పందనలు తక్షణమే అనిపిస్తాయి. [1]

• ప్రాంతం వారీగా గోప్యత - సున్నితమైన డేటా పరికరంలోనే ఉంటుంది, ఎక్స్‌పోజర్‌ను తగ్గిస్తుంది మరియు డేటా-కనిష్టీకరణ చర్చలకు సహాయపడుతుంది. [1]

• బ్యాండ్‌విడ్త్ పొదుపులు - ముడి స్ట్రీమ్‌లకు బదులుగా ఫీచర్‌లు లేదా ఈవెంట్‌లను పంపండి. [1]

• స్థితిస్థాపకత - స్కెచి కనెక్టివిటీ సమయంలో పనిచేస్తుంది.

• ఖర్చు నియంత్రణ - తక్కువ క్లౌడ్ కంప్యూట్ సైకిల్స్ మరియు తక్కువ ఎగ్రెస్.

• సందర్భ అవగాహన - పరికరం పర్యావరణాన్ని "అనుభూతి చెందుతుంది" మరియు దానికి అనుగుణంగా ఉంటుంది.

త్వరిత ఉపాఖ్యానం: ఒక రిటైల్ పైలట్ పరికరంలోని వ్యక్తి-వర్సెస్-వస్తువు వర్గీకరణ కోసం స్థిరమైన కెమెరా అప్‌లోడ్‌లను మార్చుకున్నాడు మరియు గంటల గణనలు మరియు మినహాయింపు క్లిప్‌లను మాత్రమే ముందుకు నెట్టాడు. ఫలితం: షెల్ఫ్ అంచున 200 ms కంటే తక్కువ హెచ్చరికలు మరియు స్టోర్ WAN ఒప్పందాలను మార్చకుండా అప్‌లింక్ ట్రాఫిక్‌లో ~90% తగ్గుదల. (పద్ధతి: స్థానిక అనుమితి, ఈవెంట్ బ్యాచింగ్, క్రమరాహిత్యాలు మాత్రమే.)

ఎడ్జ్ AI vs క్లౌడ్ AI - త్వరిత కాంట్రాస్ట్ 🥊

• కంప్యూట్ జరిగే చోట : ఎడ్జ్ = ఆన్-డివైస్/నియర్-డివైస్; క్లౌడ్ = రిమోట్ డేటా సెంటర్లు.

• జాప్యం : అంచు ≈ నిజ-సమయం; క్లౌడ్ రౌండ్ ట్రిప్‌లను కలిగి ఉంటుంది.

• డేటా కదలిక : అంచు మొదట ఫిల్టర్ చేస్తుంది/కంప్రెస్ చేస్తుంది; క్లౌడ్ పూర్తి-విశ్వసనీయ అప్‌లోడ్‌లను ఇష్టపడుతుంది.

• విశ్వసనీయత : అంచు ఆఫ్‌లైన్‌లో నడుస్తూనే ఉంటుంది; క్లౌడ్‌కి కనెక్టివిటీ అవసరం.

• పాలన : ఎడ్జ్ డేటా కనిష్టీకరణకు మద్దతు ఇస్తుంది; క్లౌడ్ పర్యవేక్షణను కేంద్రీకరిస్తుంది. [1]

ఇది రెండూ కాదు-లేదా. స్మార్ట్ సిస్టమ్‌లు రెండింటినీ మిళితం చేస్తాయి: స్థానికంగా వేగవంతమైన నిర్ణయాలు, లోతైన విశ్లేషణలు మరియు కేంద్రంగా ఫ్లీట్ లెర్నింగ్. హైబ్రిడ్ సమాధానం బోరింగ్‌గా ఉంది-మరియు సరైనది.

ఎడ్జ్ AI వాస్తవానికి హుడ్ కింద ఎలా పనిచేస్తుంది 🧩

1. సెన్సార్లు ముడి సంకేతాలను సంగ్రహిస్తాయి - ఆడియో ఫ్రేమ్‌లు, కెమెరా పిక్సెల్‌లు, IMU ట్యాప్‌లు, వైబ్రేషన్ ట్రేస్‌లు.

2. ప్రీప్రాసెసింగ్ ఆ సిగ్నల్‌లను మోడల్-ఫ్రెండ్లీ ఫీచర్‌లుగా తిరిగి రూపొందిస్తుంది.

3. అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు యాక్సిలరేటర్లను ఉపయోగించి పరికరంలో కాంపాక్ట్ మోడల్‌ను ఇన్ఫరెన్స్ రన్‌టైమ్

4. పోస్ట్‌ప్రాసెసింగ్ అవుట్‌పుట్‌లను ఈవెంట్‌లు, లేబుల్‌లు లేదా నియంత్రణ చర్యలుగా మారుస్తుంది.

5. టెలిమెట్రీ ఉపయోగకరమైన వాటిని మాత్రమే అప్‌లోడ్ చేస్తుంది: సారాంశాలు, క్రమరాహిత్యాలు లేదా ఆవర్తన అభిప్రాయం.

మీరు వైల్డ్‌లో చూసే ఆన్-డివైస్ రన్‌టైమ్‌లలో Google యొక్క LiteRT (గతంలో TensorFlow Lite), ONNX రన్‌టైమ్ మరియు ఇంటెల్ యొక్క OpenVINO . ఈ టూల్‌చైన్‌లు క్వాంటైజేషన్ మరియు ఆపరేటర్ ఫ్యూజన్ వంటి ఉపాయాలతో టైట్ పవర్/మెమరీ బడ్జెట్‌ల నుండి త్రూపుట్‌ను పింస్తాయి. మీరు నట్స్ మరియు బోల్ట్‌లను ఇష్టపడితే, వాటి డాక్యుమెంట్లు పటిష్టంగా ఉంటాయి. [3][4]

అది ఎక్కడ కనిపిస్తుంది - మీరు 🧯🚗🏭 వద్ద సూచించగల నిజమైన వినియోగ సందర్భాలు

• అంచున దృష్టి : డోర్‌బెల్ క్యామ్‌లు (ప్రజలు vs పెంపుడు జంతువులు), రిటైల్‌లో షెల్ఫ్-స్కానింగ్, లోపాలను గుర్తించే డ్రోన్‌లు.

• పరికరంలో ఆడియో : మొక్కలలో మేల్కొలుపు పదాలు, డిక్టేషన్, లీక్ గుర్తింపు.

• పారిశ్రామిక IoT : వైఫల్యానికి ముందు కంపన క్రమరాహిత్యాల కోసం మోటార్లు మరియు పంపులు పర్యవేక్షించబడతాయి.

• ఆటోమోటివ్ : డ్రైవర్ పర్యవేక్షణ, లేన్ గుర్తింపు, పార్కింగ్ అసిస్ట్‌లు-సబ్-సెకండ్ లేదా బస్ట్.

• ఆరోగ్య సంరక్షణ : ధరించగలిగినవి స్థానికంగా అరిథ్మియాలను ఫ్లాగ్ చేస్తాయి; సారాంశాలను తరువాత సమకాలీకరించండి.

• స్మార్ట్‌ఫోన్‌లు : ఫోటో మెరుగుదల, స్పామ్-కాల్ గుర్తింపు, “నా ఫోన్ ఆఫ్‌లైన్‌లో ఎలా చేసింది” క్షణాలు.

అధికారిక నిర్వచనాల కోసం (మరియు “పొగమంచు vs అంచు” కజిన్ టాక్), NIST కాన్సెప్చువల్ మోడల్ చూడండి. [2]

దీన్ని మరింత అందంగా తీర్చిదిద్దే హార్డ్‌వేర్ 🔌

కొన్ని ప్లాట్‌ఫామ్‌లు చాలా పేరు తనిఖీ చేయబడతాయి:

• NVIDIA జెట్సన్ - రోబోట్‌లు/కెమెరాలు-స్విస్-ఆర్మీ-నైఫ్ వైబ్‌ల కోసం GPU-ఆధారిత మాడ్యూల్స్ ఎంబెడెడ్ AI కోసం.

• గూగుల్ ఎడ్జ్ TPU + LiteRT - అల్ట్రా-లో-పవర్ ప్రాజెక్టుల కోసం సమర్థవంతమైన పూర్ణాంక అనుమితి మరియు క్రమబద్ధీకరించబడిన రన్‌టైమ్. [3]

• ఆపిల్ న్యూరల్ ఇంజిన్ (ANE) - ఐఫోన్, ఐప్యాడ్ మరియు మాక్ కోసం టైట్ ఆన్-డివైస్ ML; ఆపిల్ ANEలో ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లను సమర్థవంతంగా అమలు చేయడంపై ఆచరణాత్మక పనిని ప్రచురించింది. [5]

• OpenVINO తో ఇంటెల్ CPUలు/iGPUలు/NPUలు - ఇంటెల్ హార్డ్‌వేర్ అంతటా “ఒకసారి వ్రాయండి, ఎక్కడైనా అమలు చేయండి”; ఉపయోగకరమైన ఆప్టిమైజేషన్ పాస్‌లు.

• ONNX రన్‌టైమ్ ప్రతిచోటా - ఫోన్‌లు, PCలు మరియు గేట్‌వేలలో ప్లగ్గబుల్ ఎగ్జిక్యూషన్ ప్రొవైడర్‌లతో తటస్థ రన్‌టైమ్. [4]

మీకు అవన్నీ అవసరమా? నిజంగా కాదు. మీ విమానాలకు సరిపోయే ఒక బలమైన మార్గాన్ని ఎంచుకుని దానికి కట్టుబడి ఉండండి - ఎంబెడెడ్ జట్ల శత్రువు చర్న్.

సాఫ్ట్‌వేర్ స్టాక్ - చిన్న టూర్ 🧰

• మోడల్ కంప్రెషన్ : క్వాంటైజేషన్ (తరచుగా int8 కు), కత్తిరింపు, స్వేదనం.

• ఆపరేటర్-స్థాయి త్వరణం : కెర్నలు మీ సిలికాన్‌కు ట్యూన్ చేయబడ్డాయి.

• రన్‌టైమ్‌లు : LiteRT, ONNX రన్‌టైమ్, OpenVINO. [3][4]

• డిప్లాయ్‌మెంట్ రేపర్లు : కంటైనర్లు/యాప్ బండిల్స్; కొన్నిసార్లు గేట్‌వేలపై మైక్రోసర్వీసెస్.

• అంచు కోసం MLOps : OTA మోడల్ నవీకరణలు, A/B రోల్అవుట్, టెలిమెట్రీ లూప్‌లు.

• గోప్యత & భద్రతా నియంత్రణలు : పరికరంలో ఎన్‌క్రిప్షన్, సురక్షిత బూట్, ధృవీకరణ, ఎన్‌క్లేవ్‌లు.

మినీ-కేస్: ఒక తనిఖీ డ్రోన్ బృందం LiteRT కోసం క్వాంటైజ్డ్ స్టూడెంట్ మోడల్‌లో హెవీవెయిట్ డిటెక్టర్‌ను డిస్టిల్ చేసి, ఆపై పరికరంలో NMSను ఫ్యూజ్ చేసింది. తక్కువ కంప్యూట్ డ్రా కారణంగా విమాన సమయం ~15% మెరుగుపడింది; అప్‌లోడ్ వాల్యూమ్ మినహాయింపు ఫ్రేమ్‌లకు కుదించబడింది. (పద్ధతి: సైట్‌లో డేటాసెట్ క్యాప్చర్, పోస్ట్-క్వాంట్ క్రమాంకనం, పూర్తి విడుదలకు ముందు షాడో-మోడ్ A/B.)

పోలిక పట్టిక - ప్రసిద్ధ ఎడ్జ్ AI ఎంపికలు 🧪

నిజమైన చర్చ: ఈ పట్టిక అభిప్రాయాలతో కూడుకున్నది మరియు కొంచెం గజిబిజిగా ఉంది - వాస్తవ ప్రపంచం లాగానే.

ఎడ్జ్ AI మార్గాన్ని ఎలా ఎంచుకోవాలి - ఒక చిన్న నిర్ణయ వృక్షం 🌳

• నిజ జీవితంలో కష్టాలేనా? యాక్సిలరేటర్లు + క్వాంటైజ్డ్ మోడల్‌లతో ప్రారంభించండి.

• అనేక రకాల పరికరాలు ఉన్నాయా? పోర్టబిలిటీ కోసం ONNX రన్‌టైమ్ లేదా ఓపెన్‌వినోను ఎంచుకోండి. [4]

• మొబైల్ యాప్ షిప్పింగ్ చేస్తున్నారా? LiteRT అనేది అతి తక్కువ నిరోధకత కలిగిన మార్గం. [3]

• రోబోటిక్స్ లేదా కెమెరా విశ్లేషణలు? జెట్సన్ యొక్క GPU-స్నేహపూర్వక ఆపరేషన్లు సమయాన్ని ఆదా చేస్తాయి.

• కఠినమైన గోప్యతా వైఖరి ఉందా? డేటాను స్థానికంగా ఉంచండి, విశ్రాంతిగా ఎన్‌క్రిప్ట్ చేయండి, లాగ్ అగ్రిగేట్‌లను ముడి ఫ్రేమ్‌లుగా కాకుండా ఉంచండి.

• చిన్న జట్టునా? అన్యదేశ టూల్‌చైన్‌లను నివారించండి - బోరింగ్ అందంగా ఉంటుంది.

• మోడల్స్ తరచుగా మారుతాయా? మొదటి రోజు నుండే OTA మరియు టెలిమెట్రీని ప్లాన్ చేసుకోండి.

ప్రమాదాలు, పరిమితులు మరియు బోరింగ్-కానీ-ముఖ్యమైన బిట్స్ 🧯

• మోడల్ డ్రిఫ్ట్ - వాతావరణాలు మారుతాయి; పంపిణీలను పర్యవేక్షించండి, షాడో మోడ్‌లను అమలు చేయండి, క్రమానుగతంగా తిరిగి శిక్షణ ఇవ్వండి.

• కంప్యూట్ సీలింగ్స్ - టైట్ మెమరీ/పవర్ ఫోర్స్ చిన్న మోడల్స్ లేదా రిలాక్స్డ్ ఖచ్చితత్వం.

• భద్రత - భౌతిక ప్రాప్యతను ఊహించుకోండి; సురక్షిత బూట్, సంతకం చేసిన కళాఖండాలు, ధృవీకరణ, తక్కువ-ప్రత్యేక సేవలను ఉపయోగించండి.

• డేటా గవర్నెన్స్ - స్థానిక ప్రాసెసింగ్ సహాయపడుతుంది, కానీ మీకు ఇంకా సమ్మతి, నిలుపుదల మరియు స్కోప్డ్ టెలిమెట్రీ అవసరం.

• ఫ్లీట్ ఆపరేషన్లు - పరికరాలు చెత్త సమయాల్లో ఆఫ్‌లైన్‌లోకి వెళ్తాయి; డిజైన్ వాయిదా వేసిన నవీకరణలు మరియు తిరిగి ప్రారంభించగల అప్‌లోడ్‌లు.

• టాలెంట్ మిక్స్ - ఎంబెడెడ్ + ML + డెవ్‌ఆప్స్ అనేది ఒక విభిన్నమైన బృందం; ముందుగానే క్రాస్-ట్రైన్ చేయండి.

ఉపయోగకరమైనదాన్ని రవాణా చేయడానికి ఒక ఆచరణాత్మక రోడ్‌మ్యాప్ 🗺️

1. లైన్ 3లో కొలవగల విలువ-లోప గుర్తింపు, స్మార్ట్ స్పీకర్‌లో వేక్ వర్డ్ మొదలైన వాటితో ఒక వినియోగ కేసును ఎంచుకోండి.

2. చక్కని డేటాసెట్‌ను సేకరించండి ; వాస్తవికతకు సరిపోయేలా శబ్దాన్ని ఇంజెక్ట్ చేయండి.

3. ప్రొడక్షన్ హార్డ్‌వేర్‌కు దగ్గరగా ఉన్న డెవ్ కిట్‌లో ప్రోటోటైప్

4. క్వాంటైజేషన్/కత్తిరింపుతో మోడల్‌ను కుదించండి

5. క్లీన్ APIలో అనుమితిని చుట్టండి - ఎందుకంటే పరికరాలు తెల్లవారుజామున 2 గంటలకు వేలాడతాయి.

6. గోప్యతను గౌరవించే టెలిమెట్రీని రూపొందించండి

7. గట్టి భద్రత : సంతకం చేసిన బైనరీలు, సురక్షిత బూట్, కనీస సేవలు తెరవబడ్డాయి.

8. ప్లాన్ OTA : అస్థిరమైన రోల్‌అవుట్‌లు, కానరీలు, తక్షణ రోల్‌బ్యాక్.

9. ఒక గ్నార్లీ కార్నర్ కేసులో పైలట్ - అది అక్కడ బతికి ఉంటే, అది ఎక్కడైనా బతికి ఉంటుంది.

10. ప్లేబుక్‌తో స్కేల్ చేయండి : మీరు మోడల్‌లను ఎలా జోడిస్తారు, కీలను తిప్పుతారు, డేటాను ఆర్కైవ్ చేస్తారు - కాబట్టి ప్రాజెక్ట్ #2 గందరగోళం కాదు.

ఎడ్జ్ AI క్యూరియాసిటీస్ అనే దానికి చిన్న సమాధానాలు

ఎడ్జ్ AI ఒక చిన్న కంప్యూటర్‌లో చిన్న మోడల్‌ను నడుపుతుందా?
ఎక్కువగా, అవును-కానీ పరిమాణం మొత్తం కథ కాదు. ఇది జాప్యం బడ్జెట్‌లు, గోప్యతా వాగ్దానాలు మరియు స్థానికంగా పనిచేస్తూ ప్రపంచవ్యాప్తంగా నేర్చుకునే అనేక పరికరాలను ఆర్కెస్ట్రేట్ చేయడం గురించి కూడా. [1]

నేను కూడా అంచున శిక్షణ పొందవచ్చా?
తేలికైన ఆన్-డివైస్ శిక్షణ/వ్యక్తిగతీకరణ ఉంది; భారీ శిక్షణ ఇప్పటికీ కేంద్రంగా నడుస్తుంది. మీరు సాహసోపేతంగా ఉంటే ONNX రన్‌టైమ్ ఆన్-డివైస్ శిక్షణ ఎంపికలను డాక్యుమెంట్ చేస్తుంది. [4]

ఎడ్జ్ AI vs ఫాగ్ కంప్యూటింగ్ అంటే ఏమిటి?
ఫాగ్ మరియు ఎడ్జ్ బంధువులు. రెండూ కంప్యూట్‌ను డేటా మూలాలకు దగ్గరగా తీసుకువస్తాయి, కొన్నిసార్లు సమీపంలోని గేట్‌వేల ద్వారా. అధికారిక నిర్వచనాలు మరియు సందర్భం కోసం, NIST చూడండి. [2]

ఎడ్జ్ AI ఎల్లప్పుడూ గోప్యతను మెరుగుపరుస్తుందా?
ఇది సహాయపడుతుంది - కానీ ఇది మాయాజాలం కాదు. మీకు ఇంకా కనిష్టీకరణ, సురక్షిత నవీకరణ మార్గాలు మరియు జాగ్రత్తగా లాగింగ్ అవసరం. గోప్యతను చెక్‌బాక్స్‌గా కాకుండా ఒక అలవాటుగా పరిగణించండి.

మీరు నిజంగా చదవగలిగే లోతైన విషయాలు 📚

1) ఖచ్చితత్వాన్ని దెబ్బతీయని మోడల్ ఆప్టిమైజేషన్

క్వాంటైజేషన్ మెమరీని తగ్గించి, ఆపరేషన్‌లను వేగవంతం చేస్తుంది, కానీ ప్రాతినిధ్య డేటాతో క్రమాంకనం చేస్తుంది లేదా మోడల్ ట్రాఫిక్ కోన్‌లు ఉన్న చోట ఉడుతలను భ్రాంతికి గురి చేస్తుంది. డిస్టిలేషన్-టీచర్ చిన్న విద్యార్థికి మార్గనిర్దేశం చేయడం-తరచుగా అర్థాలను సంరక్షిస్తుంది. [3]

2) ఆచరణలో ఎడ్జ్ అనుమితి రన్‌టైమ్‌లు

LiteRT యొక్క ఇంటర్‌ప్రెటర్ రన్‌టైమ్‌లో ఉద్దేశపూర్వకంగా స్టాటిక్-లెస్ మెమరీ చర్న్. ONNX రన్‌టైమ్ ఎగ్జిక్యూషన్ ప్రొవైడర్ల ద్వారా వేర్వేరు యాక్సిలరేటర్‌లలోకి ప్లగ్ చేస్తుంది. రెండూ సిల్వర్ బుల్లెట్ కాదు; రెండూ సాలిడ్ హామర్స్. [3][4]

3) అడవిలో దృఢత్వం

వేడి, దుమ్ము, ఫ్లాకీ పవర్, స్లాప్‌డాష్ Wi-Fi: పైప్‌లైన్‌లను పునఃప్రారంభించే వాచ్‌డాగ్‌లను నిర్మించండి, నిర్ణయాలను కాష్ చేయండి మరియు నెట్‌వర్క్ తిరిగి వచ్చినప్పుడు సమన్వయం చేసుకోండి. అటెన్షన్ హెడ్‌ల కంటే తక్కువ గ్లామరస్ - అయితే మరింత ముఖ్యమైనది.

మీటింగ్‌లలో మీరు పునరావృతం చేసే పదబంధం - ఎడ్జ్ AI అంటే ఏమిటి 🗣️

జాప్యం, గోప్యత, బ్యాండ్‌విడ్త్ మరియు విశ్వసనీయత యొక్క ఆచరణాత్మక పరిమితులను తీర్చడానికి ఎడ్జ్ AI మేధస్సును డేటాకు దగ్గరగా తీసుకువస్తుంది. మ్యాజిక్ ఒక చిప్ లేదా ఫ్రేమ్‌వర్క్ కాదు - ఎక్కడ ఏమి లెక్కించాలో తెలివిగా ఎంచుకోవడం.

చివరి వ్యాఖ్యలు - చాలా పొడవుగా ఉంది, నేను చదవలేదు 🧵

ఎడ్జ్ AI మోడల్‌లను డేటా దగ్గర నడుపుతుంది, తద్వారా ఉత్పత్తులు వేగంగా, ప్రైవేట్‌గా మరియు దృఢంగా అనిపిస్తాయి. మీరు రెండు ప్రపంచాలలోని ఉత్తమమైన వాటి కోసం స్థానిక అనుమితిని క్లౌడ్ పర్యవేక్షణతో మిళితం చేస్తారు. మీ పరికరాలకు సరిపోయే రన్‌టైమ్‌ను ఎంచుకోండి, మీకు వీలైనప్పుడల్లా యాక్సిలరేటర్‌లపై ఆధారపడండి, కంప్రెషన్‌తో మోడల్‌లను చక్కగా ఉంచండి మరియు మీ పని దానిపై ఆధారపడి ఉండేలా ఫ్లీట్ ఆపరేషన్‌లను రూపొందించండి - ఎందుకంటే, అది కావచ్చు. ఎవరైనా ఎడ్జ్ AI అంటే ఏమిటి అని , చెప్పండి: స్మార్ట్ నిర్ణయాలు, స్థానికంగా, సమయానికి తీసుకుంటారు. తర్వాత నవ్వుతూ విషయాన్ని బ్యాటరీలకు మార్చండి. 🔋🙂

ప్రస్తావనలు

1. IBM - ఎడ్జ్ AI అంటే ఏమిటి? (నిర్వచనం, ప్రయోజనాలు).
   https://www.ibm.com/think/topics/edge-ai

2. NIST - SP 500-325: ఫాగ్ కంప్యూటింగ్ కాన్సెప్చువల్ మోడల్ (ఫాగ్/ఎడ్జ్ కోసం అధికారిక సందర్భం).
   https://csrc.nist.gov/pubs/sp/500/325/final

3. గూగుల్ AI ఎడ్జ్ - లైట్ఆర్టి (గతంలో టెన్సార్ఫ్లో లైట్) (రన్ టైమ్, క్వాంటైజేషన్, మైగ్రేషన్).
   https://ai.google.dev/edge/littert

4. ONNX రన్‌టైమ్ - ఆన్-డివైస్ శిక్షణ (పోర్టబుల్ రన్‌టైమ్ + ఎడ్జ్ పరికరాల్లో శిక్షణ).
   https://onnxruntime.ai/docs/get-started/training-on-device.html

5. ఆపిల్ మెషిన్ లెర్నింగ్ రీసెర్చ్ - ఆపిల్ న్యూరల్ ఇంజిన్‌లో ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌లను అమలు చేయడం (ANE సామర్థ్య గమనికలు).
   https://machinelearning.apple.com/research/neural-engine-transformers

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి