PyTorch представил ExecuTorch Alpha: решение для развертывания мощных моделей машинного обучения на устройствах Edge
PyTorch недавно представил ExecuTorch Alpha, чтобы решить проблему развертывания мощных моделей машинного обучения, включая обширные языковые модели (LLM), на устройствах Edge с ограниченными ресурсами, таких как смартфоны и носимые устройства. Ранее такие модели требовали значительного количества вычислительных ресурсов, что делало их развертывание на устройствах Edge непрактичным. Исследователи стремятся разрешить необходимость оптимизации выполнения модели на устройствах с ограниченными ресурсами, сохраняя при этом производительность и эффективность.
Применение и ценность решения
Существующие методы запуска больших моделей искусственного интеллекта требуют компьютеров с большой вычислительной мощностью, что ограничивает их применение на устройствах Edge из-за недостатка ресурсов. В отличие от этого, введение ExecuTorch Alpha представляет собой новое решение этой проблемы. Построенный на фреймворке PyTorch, ExecuTorch Alpha предлагает полный рабочий процесс для развертывания моделей на устройствах Edge, начиная с конвертации модели и до оптимизации и выполнения. ExecuTorch Alpha позволяет использовать компактные и эффективные времени выполнения моделей на широком спектре устройств Edge, сосредотачиваясь на переносимости и эффективном управлении памятью. Это соединяет мощные модели искусственного интеллекта с ограниченными ресурсами окружающей среды.
ExecuTorch Alpha использует гибкость и простоту использования PyTorch, позволяя разработчикам использовать привычные инструменты и библиотеки для разработки моделей. Он предлагает полное решение, которое включает в себя конвертацию модели, оптимизацию и выполнение для реализации моделей машинного обучения на устройствах Edge. Набор инструментов подчеркивает переносимость, обеспечивая оптимизированные времена выполнения модели, которые могут эффективно работать на широком спектре устройств Edge, эффективно управляя использованием памяти для учета ограничений ресурсов. Несмотря на то, что конкретные бенчмарки могут находиться в стадии разработки, ExecuTorch Alpha обещает более быстрое выводы и снижение потребления ресурсов по сравнению с традиционными методами развертывания, что делает его подходящим для приложений реального времени на устройствах Edge.
Итак, исследователи подчеркивают насущную потребность в развертывании мощных моделей машинного обучения на ресурсо-ограниченных устройствах Edge. Предложенное решение, ExecuTorch Alpha, решает эту проблему, предоставляя комплексный набор инструментов для оптимизации и развертывания моделей на устройствах Edge эффективно. Используя PyTorch и сосредотачиваясь на переносимости и эффективном управлении памятью, ExecuTorch Alpha обещает обеспечить приложения реального времени сложных моделей искусственного интеллекта на смартфонах, носимых устройствах и других устройствах Edge.
Использование искусственного интеллекта для развития вашего бизнеса
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте решения, подобные PyTorch ExecuTorch Alpha для развертывания мощных моделей машинного обучения на устройствах Edge.
Применение ИИ в бизнесе
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ. Определитесь, какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Выбор подходящего решения
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI. На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Команда Flycode.ru поможет вам внедрить ИИ в бизнес-процессы. Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах здесь. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
