33、边缘 AI 应用的评估、部署与支持

边缘 AI 应用的评估、部署与支持

边缘 AI 项目并非一劳永逸，而是会逐渐进入一个以监控和维护性能为重点的新阶段。由于世界不断变化，基于 AI 的产品随着时间推移难免会失去效力，因此持续维护至关重要，需不断更新软件以跟上环境的变化。

边缘 AI 系统评估的重要性

评估是项目成功的关键。在整个开发过程中，评估都不可或缺，甚至可能在开发前就开始，比如量化现有流程的性能，以便用边缘 AI 进行改进。而且，评估需要利益相关者和最终用户的参与，因为不同利益相关者可能有不同的评估标准，解决这些冲突是评估的重要部分。

以下是评估需要进行的一些阶段：
1. 审查现有解决方案 ：多数情况下，开发边缘 AI 系统是为了取代旧系统。因此，了解现有系统的实际性能很重要，这是开发新系统的基础。即便没有现有解决方案，制定一个简单的基线也是个好主意，有时简单基线可能是最佳选择。
2. 探索潜在算法 ：在项目探索阶段，评估有助于了解数据集和试验不同算法，从而找到有前景的方法。此时，快速便捷的评估能加快项目进度。
3. 迭代开发期间 ：迭代开发由评估驱动，通过创建解决方案、评估并根据结果调整，使下一次迭代更优。评估开发中的系统有多种方法。
4. 优化前后 ：部署到边缘设备时，常需应用有损优化技术。评估优化前后的性能，可确定损失程度，即便认为优化无损，也应进行评估。
5. 在真实硬件上 ：应用部署到真实硬件后性能可能不同，评估部署前后的情况，能了解是否有影响。
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