Edge AI e quantização de modelos para análises em tempo real

Edge AI, ou a implantação de inteligência artificial (IA) na borda, está preparada para impulsionar inovações significativas em todos os setores. Com a IA de ponta, as organizações podem tomar decisões mais rápidas sem depender da nuvem e dos data centers. No entanto, as restrições computacionais nos dispositivos periféricos e os desafios na implementação de modelos de IA altamente precisos continuam a ser barreiras para aproveitar estas tecnologias.

A quantização do modelo, um método que aumenta a velocidade computacional melhorando a portabilidade e reduzindo o tamanho do modelo, é crucial para enfrentar esses desafios. Ajuda a permitir a implantação de modelos para soluções de IA de ponta mais rápidas e eficientes. Avanços como a quantização generalizada pós-treinamento (GPTQ), a adaptação de baixa classificação (LoRA) e a adaptação quantificada de baixa classificação (QLoRA) podem permitir análises em tempo real e uma melhor tomada de decisões na borda. Embora a IA de ponta ainda seja uma abordagem emergente, quando integrada com ferramentas e técnicas adequadas, tem o potencial de transformar a forma como as empresas utilizam e beneficiam de dispositivos inteligentes.

Trajetória do Edge AI

A integração da borda e da IA ​​está remodelando a forma como as organizações lidam com o processamento de dados. A IDC prevê que os gastos com computação de ponta atingirão US$ 317 bilhões em 2026. Além disso, o impulso da borda está acelerando com a adoção da IA, com a IDC prevendo que até 2027 o mercado de IA atingirá quase US$ 251 bilhões.

Edge AI aproxima o processamento de dados e modelos do local onde os dados são criados. Isso facilita o processamento de IA em tempo real. Ele também apresenta muitas outras vantagens.

• Latência diminuída e velocidade aumentada: A inferência de IA é feita localmente, eliminando a necessidade de transmissão de dados para a nuvem. Isto é crucial para aplicações que requerem dados em tempo real e exigem respostas imediatas.
• Melhor segurança e privacidade de dados: Manter os dados no dispositivo reduz bastante os riscos de segurança associados à transmissão e vazamento de dados.
• Escalabilidade aprimorada: Edge AI é uma abordagem descentralizada que simplifica a escalabilidade de aplicativos, eliminando a dependência de um data center central para poder de processamento.

Entre na quantização do modelo

Para garantir a eficácia da IA ​​de ponta, é crucial otimizar os modelos de IA para obter alto desempenho, mantendo a precisão. No entanto, a crescente complexidade e tamanho dos modelos de IA criam desafios ao implementá-los em dispositivos periféricos, que normalmente têm recursos limitados.

A inovação na quantização e compactação de modelos está possibilitando a implantação de poderosos modelos de IA na borda. A quantização do modelo envolve a redução da precisão numérica dos parâmetros do modelo, resultando em modelos leves que são adequados para implantações de ponta em dispositivos, incluindo telefones celulares e sistemas embarcados.

Três técnicas de ajuste fino, GPTQ, LoRA e QLoRA, surgiram como elementos transformadores no campo da quantização de modelos. O objetivo principal dessas técnicas é tornar a implantação e o ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs) mais eficientes e acessíveis, mas elas abordam esse objetivo de maneira diferente.

GPTQ se concentra na compactação de modelos após o treinamento para uma melhor implantação, enquanto LoRA e QLoRA são voltados para tornar o ajuste fino de modelos grandes mais eficiente. O GPTQ é mais adequado para implantar modelos já treinados em ambientes com memória restrita. LoRA e QLoRA são mais adequados para cenários em que é necessário ajustar grandes modelos pré-treinados em novas tarefas ou conjuntos de dados com recursos computacionais limitados. A escolha entre eles depende dos requisitos específicos do projeto, como o estágio de desenvolvimento do modelo (ajuste vs. implantação) e os recursos computacionais disponíveis.

A utilização dessas técnicas de quantização permite que os desenvolvedores estendam a IA até o limite e estabeleçam um equilíbrio entre desempenho e eficiência para diversas aplicações.

Capacidades e requisitos de Edge AI

Os usos da IA ​​de ponta são amplamente variados – e crescentes.

Por exemplo, um varejista pode usar dispositivos de ponta alimentados por IA, como sensores e câmeras, para coletar dados sobre o comportamento do cliente. Ao observar o tráfego de pedestres ou identificar áreas com produtos populares, os varejistas podem usar as informações para otimizar layouts de lojas, estratégias de marketing e muito mais. Como outro exemplo, ao executar IA e analisar dados localmente em dispositivos de ponta, os fabricantes podem detectar defeitos, prever a manutenção e controlar a qualidade do produto. Isso permite que os fabricantes façam melhor uso dos dados em tempo real, reduzindo o tempo de inatividade e melhorando a eficiência da produção.

À medida que as empresas buscam levar a inferência para a borda, há uma necessidade crescente de pilhas robustas e bancos de dados dedicados à inferência na borda. Essas plataformas precisam oferecer suporte ao processamento de dados no local e, ao mesmo tempo, fornecer os benefícios da IA ​​de ponta, incluindo latência reduzida e maior privacidade dos dados.

O sucesso da IA ​​de ponta depende de uma camada de dados persistente, essencial para o gerenciamento de dados locais e baseados na nuvem. A ascensão dos modelos multimodais de IA ressalta a necessidade de uma plataforma unificada capaz de lidar com diversos tipos de dados para atender às demandas operacionais da computação de ponta. Isto permite uma conexão perfeita com repositórios de dados locais em cenários online e offline.

Olhando para o futuro

A convergência de IA, computação de ponta e gerenciamento de banco de dados de ponta é fundamental para alcançar soluções seguras e em tempo real. À medida que os casos de utilização da IA ​​empresarial se expandem, as organizações devem concentrar-se na adoção de estratégias eficazes para otimizar a utilização dos seus dados e obter uma vantagem competitiva para os seus negócios.

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