人工智能与边缘计算的融合为许多行业带来了革命性的变化。其中，模型量化的快速创新起到了关键作用。模型量化是一种通过提高可移植性和减小模型大小来加快计算速度的技术

重写后的内容是: 边缘设备的计算能力有限，无法满足部署高精度模型的需求，因此模型量化技术被引入来弥补这一差距，以实现更快、更高效、更具成本效益的边缘人工智能解决方案。广义训练后量化(GPTQ)、低秩适应(LoRA)和量化低秩适应(QLoRA)等突破技术有望在实时数据生成时促进分析和决策的进行

通过将边缘人工智能与适当的工具和技术结合起来，我们可以重新定义与数据和数据驱动应用的交互方式

为什么选择边缘人工智能?

边缘人工智能的目标是将数据处理和模型推近数据生成的地方，如远程服务器、平板电脑、物联网设备或智能手机。这样可以实现低延迟、实时的人工智能。预计到2025年，超过一半的深度神经网络数据分析将在边缘进行。这种转变模式将带来多重优势：

• 减少延迟：通过直接在设备上处理数据，边缘人工智能减少了与云来回传输数据的需要。这对于依赖实时数据并需要快速响应的应用至关重要。
• 降低成本和复杂性：在边缘本地处理数据消除了来回发送信息的昂贵的数据传输成本。
• 隐私保护：数据保留在设备上，减少数据传输和数据泄露的安全风险。
• 更好的可扩展性：采用边缘人工智能的去中心化方法可以更轻松地扩展应用，而无需依赖**服务器的处理能力。

例如，制造商可以在其流程中应用边缘人工智能技术，用于预测性维护、质量控制和缺陷检测。通过在智能机器和传感器上运行人工智能，并在本地分析数据，制造商可以更好地利用实时数据，减少停机时间，并改进生产流程和效率

模型量化的作用

为了使边缘人工智能发挥作用，人工智能模型需要在不影响准确性的情况下优化性能。随着人工智能模型变得越来越复杂、越来越庞大，它们在处理过程中变得更加困难。这给边缘部署人工智能模型带来了挑战，因为边缘设备通常资源有限，对于支持这类模型的能力也存在限制

通过模型量化可以降低模型参数的数值精度，例如从32位浮点数减少到8位整数，从而使模型变得更加轻量化，适用于手机、边缘设备和嵌入式系统等资源受限的设备上进行部署

GPTQ、LoRA和QLoRA这三种技术已经成为模型量化领域潜在的游戏规则改变者。 GPTQ、LoRA和QLoRA这三种技术已经成为模型量化领域的潜在游戏规则改变者

• GPTQ涉及在训练后压缩模型。它非常适合在内存有限的环境中部署模型。
• LoRA涉及微调大型预训练模型以进行推理。具体来说，它对构成预训练模型大矩阵的较小矩阵(称为LoRA适配器)进行微调。
• QLoRA是一种内存效率更高的选项，它利用GPU内存来进行预训练模型。当使模型适应新任务或计算资源有限的数据集时，LoRA和QLoRA特别有用。

从这些方法中进行选择在很大程度上取决于项目的独特需求、项目是否处于微调阶段或部署阶段，以及是否拥有可供使用的计算资源。通过使用这些量化技术，开发人员可以有效地将人工智能带到边缘，在性能和效率之间取得平衡，这对于广泛的应用至关重要

边缘人工智能用例和数据平台

边缘人工智能的应用非常广泛。从处理火车站有轨车检查图像的智能相机，到检测佩戴者生命体征异常的可穿戴健康设备，再到监控零售商货架上库存的智能传感器，可能性是无限的。因此，IDC预测2028年边缘计算支出将达到3170亿美元，边缘正在重新定义组织处理数据的方式

随着组织意识到边缘人工智能推理的好处，对强大的边缘推理堆栈和数据库的需求将会迅速增长。这样的平台可以促进本地数据处理，并同时提供边缘人工智能的所有优势，包括减少延迟和增强数据隐私

为了促进边缘人工智能的快速发展，持久的数据层在本地和基于云的数据管理、分发和处理方面至关重要。随着多模态人工智能模型的出现，能够处理不同类型数据的统一平台对于满足边缘计算的运营需求变得至关重要。拥有统一的数据平台可以使人工智能模型在在线和离线环境中无缝访问本地数据存储并进行互动。此外，分布式推理也有望解决当前的数据隐私和合规性问题

随着我们向智能边缘设备迈进，人工智能、边缘计算和边缘数据库管理的融合将成为预示快速、实时和安全解决方案时代的核心。展望未来，组织可以专注于实施复杂的边缘策略，以高效、安全地管理人工智能工作负载并简化业务中数据的使用