33、边缘AI应用部署与监控全解析

边缘AI应用部署与监控全解析

1. 部署前的关键考量

在进行边缘AI应用部署时，可能会遇到一些无法更新的设备，比如它们不支持固件更新。这种情况下，必须仔细记录每个设备所使用的固件和算法版本。

在部署过程中，要密切监控关键指标。依据部署前的工作，应明确所监控指标的预期变化情况。若发现指标与预期不符，最好暂停部署并调查原因。若出现有害情况，需回滚到之前状态并解决问题。

负责任的AI工作流程核心目标之一是防止造成任何危害。因此，要提前预估潜在危害，并设计相应方案加以预防。若出现意外危害，说明伦理审查流程可能存在问题。

2. 部署后的任务

2.1 沟通状态

按照沟通计划，部署完成后要及时向受影响人员更新部署状态。同时，为他们提供一个清晰、持续开放的渠道，以便他们能及时反馈系统中出现的意外变化。

2.2 部署后监控

部署完成后，持续监控系统一段时间是很明智的做法。因为有些影响可能会延迟显现。理想情况下，这些风险应在风险文档记录过程中，借助领域专家的帮助提前识别出来。

2.3 部署报告

部署结束后，需撰写一份书面总结报告，内容涵盖原始计划、实际发生情况以及采取的行动。这份报告有助于指导未来的部署工作，并可与相关利益者分享。

通过系统地进行部署并记录所有操作，能减少意外问题的发生。经过同一项目的多次部署，会逐渐形成一个高效的系统，该系统所需工作量少，且有完善的文档描述，这将是项目持续支持的重要组成部分。

3. 边缘AI应用的支持

部署标志着项目支持阶段的开始。所有技术项目都需要