16、边缘AI的端到端平台与工作流程解析

边缘AI的端到端平台与工作流程解析

1. 边缘AI端到端平台概述

在理想情况下，任何在特定领域有专业知识的团队都能将其知识转化为边缘AI进行部署。然而，边缘AI开发过程涉及众多复杂环节，需要学习大量知识，容易让人感到无从下手。早期，只有极少数恰好具备所有必要技能的技术人员才能开展边缘AI工作。但近年来，一系列工具生态系统涌现，降低了进入门槛，让没有机器学习或嵌入式系统背景的人也能开发新产品。

端到端边缘AI平台旨在协助开发者完成应用开发的全过程，包括：
- 数据集的收集、管理和探索
- 特征工程和数字信号处理
- 机器学习模型训练
- 针对嵌入式硬件优化算法
- 生成高效的底层代码
- 部署到嵌入式系统
- 评估系统在真实数据上的性能

其优势在于应用MLOps原则，减少开发过程中的摩擦，提供整体指导以降低风险。例如，平台可以分析数据集，帮助用户选择合适的ML模型，提供设备性能估计以辅助开发者选择算法或嵌入式处理器，还能进行AutoML以找到适合特定设备的最佳信号处理和模型组合。

2. 端到端平台的功能特点

• 团队协作支持 ：基于云的边缘AI平台可作为团队数据集和工作流工件的中央存储库。API和可配置的ML管道使团队能够自动化日常任务，可视化和低代码用户界面让团队成员都能参与贡献。
• 分布式计算优势 ：开发者可借助平台管理的强大云服务器进行数据处理和模型训练，简化AutoML运行过程，实现实验并行运行。
• 快速迭代能力 <