无论零售领域的个性化购物体验，还是制造业的实时质量控制，以及智能家居领域的增强安全性应用，如果能够将AI 模型在边缘的设备上，让各种创新应用更加接近数据来源，所带来的好处将是显而易见的，也更加被公众所期待。一句话，就像汽车的自动驾驶一样，能够依靠边缘设备实施的AI，应用场景更加广泛，可靠性、安全性也更加具有保障。
然而，这并非没有障碍，从将复杂的AI模型打包到紧凑型设备中，到保护数据安全并确保平稳运行，还有有多需要考虑的因素，以及行之有效的方法和策略。为此，DOIT总编宋家雨特邀Gcore中国区经理郭立，结合AI 模型的边缘部署进行了专访。
（Gcore Gcore 是人工智能、公有云、边缘计算、内容分发、安全解决方案领域的国际领导者，总部位于卢森堡，在维尔纽斯、克拉科夫、贝尔格莱德、尼科西亚、第比利斯、塔什干、马尼拉、首尔和东京设有办事处。Gcore Gcore提供创新的人工智能、公有云和边缘计算解决方案，旨在为每个人创造一个更智能、更互联、更安全的世界。）
宋家雨：部署边缘 AI，有哪些主要的挑战？
郭立：在网络边缘部署机器学习AI模型是一个充满潜在陷阱的旅程。许多机器学习项目在实验阶段表现出色，但在进入生产阶段时却举步维艰，尤其是在边缘环境中。
究其原因，首先是测试和现实条件之间的差异。AI 模型通常是在理想条件下开发的，这并没有考虑到现实场景的变化和不可预测性。其次是开发者往往低估部署的复杂性。从受控环境到多样化的现实环境的飞跃可能会带来意想不到的挑战，影响模型的性能和效率。此外，边缘计算环境的多样性为部署 AI 模型增加了另一层复杂性，以不同设备的兼容性为例，训练好的AI模型需要支持不同硬件的硬件设备，需要适应不同的操作系统和软件环境。
开发者需要实施模型简化和压缩，以适应边缘设备有限的处理能力和内存，很多时候，需要使用好专用的边缘平台和工具，简化部署和管理。此外，初始部署成本和持续运营费用，包括维护和能源消耗，也是必须要考虑的因素，需要开发者制定将技术需求与业务目标相结合的战略，确保价值而不会产生不可持续的成本。
在边缘实施 AI 面临着需要细致理解的挑战，需要强调规划、灵活性和持续优化的战略，如此才能够释放边缘 AI 应用程序的全部潜力。
宋家雨：如何简化部署流程？有哪些典型的框架和工具？
郭立：边缘 AI 模型的部署受益于利用旨在简化和加快流程的专门框架，例如实时数据处理框架 ，它是一种软件平台系统，使开发者能够实时提取、处理、分析和处理流数据。
这些框架提供了一种结构化的方法来管理部署生命周期，确保模型得到优化以满足边缘计算环境的独特约束。这些框架的主要功能包括：自动调整模型以适应边缘设备的计算限制，确保高效性能而不影响准确性；支持任何规模的部署，从少数设备到数千台设备，让企业可以根据需要扩展其边缘 AI 功能；兼容各种硬件和软件配置，确保模型可以部署在不同环境中。
宋家雨：这些框架和工具也能够克服连接和硬件的挑战吗？
郭立：边缘部署基本挑战之一就是管理连接和硬件规格的变化，通过直接在边缘设备上处理数据，对持续连接的依赖无疑就减少了，如此即使在低连接环境中，也能确保实现应用的不间断运行。此外，在开发的过程中，一定要采用与硬件无关的设，开发不受特定硬件规格约束，如此就可确保AI 模型具有更广泛的兼容性和更轻松地在不同设备上部署。另外，动态资源分配也非常重要，根据当前负载和硬件功能，动态调整资源使用情况的系统，可以优化性能和能源效率。
宋家雨：很多用户的应用不是白纸一张，如何确保边缘AI应用与现有系统的无缝集成？
郭立：将边缘 AI 解决方案集成到现有系统中会带来另一层复杂性，确保无缝集成的关键在于以模块化方式构建 AI 模型和部署框架，因为模块化可以促进更新，具有良好的可扩展性。此外，要利用那些具有广泛 API 支持的框架，便于边缘 AI 模型与其他系统组件之间更直接的通信，增强互操作性。与此同时，提供用于轻松定制和配置 AI 模型的工具，同样可确保可以根据每个部署环境的特定需求和限制对其进行定制。
总之，在边缘部署 AI 模型需要采取一种战略方法，利用专门的框架，解决连接和硬件可变性的挑战，并确保与现有系统的无缝集成。通过采用这些实用的解决方案，组织可以充分发挥边缘计算的潜力，实现各种应用程序更智能、更快速、更高效的运营。
小结
在边缘部署 AI 模型时，针对各种硬件对其进行优化并将其与现有系统无缝集成至关重要。
尽管这个过程可能具有挑战性，但专门的框架和工具可以通过为跨各种设备的模型优化和部署提供关键支持，使其变得容易得多。Gcore 处于边缘 AI 技术发展的前沿，在全球网络中部署 AI，旨在最大限度地减少延迟并最大限度地提高 AI 训练、推理和应用程序的性能。使用先进的 NVIDIA GPU，Gcore Edge AI 为大型 AI 模型部署提供了一个强大、尖端的平台。
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