Генеративный периферийный ИИ: архитектуры, агенты и приложения скачать в хорошем качестве

Генеративный периферийный ИИ: архитектуры, агенты и приложения

Реальный периферийный ИИ — это не просто модель и камера; это система, которая должна соответствовать ключевым показателям эффективности (KPI) в условиях жестких ограничений по энергопотреблению, тепловому режиму и бюджету. Мы подробно рассмотрим, как открытый подход Intel к периферийным вычислениям объединяет базовые комплекты на базе Linux, периферийный микровизор, удаленное управление и оптимизированные библиотеки, чтобы помочь разработчикам создавать надежные и масштабируемые решения. Главная тема — Edge AI Suites — тщательно отобранные шаблоны с открытым исходным кодом для розничной торговли, производства, городских сетей и робототехники, которые преобразуют лучшие практики в работающие примеры приложений и сквозные рабочие процессы. Мы расскажем о том, что нужно для перехода от прототипа к производству: границы микросервисов, обеспечивающие предсказуемую задержку, управление моделями для безопасной обработки обновлений и бенчмаркинг, измеряющий производительность приложений, а не просто количество кадров в секунду (FPS). Вы узнаете, как OpenVINO упрощает развертывание на ЦП, интегрированном графическом процессоре и NPU на Core Ultra, позволяя писать код один раз и запускать его на лучшем доступном ускорителе. Deep Learning Streamer обеспечивает работу надежных видеоконвейеров, а микросервис SceneScape объединяет множество датчиков и многоуровневые агенты VLM и GenAI для решения сложных задач, таких как интеллектуальное планирование маршрутов и оповещения на основе событий. В обзоре представлены демонстрации для крупных городов — поиск видео на естественном языке, интеллектуальные перекрестки и парковка, — а также модели для розничной торговли и производства, сочетающие компьютерное зрение с GenAI на устройстве. Мы также уделяем особое внимание совместимости: PyTorch, llama.cpp и Ollama являются частью общей картины, с оптимизациями от разработчиков и путями выполнения, которые позволяют разработчикам работать с ними на любом уровне. Независимо от того, оснащаете ли вы небольшой магазин четырьмя камерами или склад шестьюдесятью, вы получите более четкое руководство по квалификации устройств, выбору архитектуры и выбору оборудования, соответствующего вашим KPI, без перерасхода средств. Изучите ресурсы, клонируйте репозитории и протестируйте схемы на целевом оборудовании. Если этот анализ поможет вам эффективнее разрабатывать решения на периферии сети, подпишитесь на передачу, поделитесь ею с коллегой и оставьте краткий отзыв — какой сценарий использования на периферии сети нам следует рассмотреть в следующий раз?