边缘AI设备端AI数据准备微调模型蒸馏segment:enterprise
云到边缘AI管道：数据准备如何在训练和部署之间适配
完整的云到边缘AI管道从原始数据到设备部署。数据准备是原始企业数据和云训练之间的步骤——也是大多数边缘AI项目失败的地方。
EErtas Team·
云到边缘AI管道有七个阶段。大多数企业团队关注其中三个——训练、量化和部署——然后纳闷为什么边缘模型表现不佳。
缺失的部分是数据准备。不是通用数据准备，而是专门为边缘部署约束设计的准备。为70B云模型产生强结果的数据集会为0.5B边缘模型产生弱结果。
完整管道
阶段1：原始数据收集（5%项目时间） 阶段2：数据准备（40-60%项目时间） 阶段3：云训练（10%项目时间） 阶段4：模型蒸馏（5%项目时间） 阶段5：量化和优化（5%项目时间） 阶段6：运行时导出（2%项目时间） 阶段7：设备部署和验证（15%项目时间）
搞错的代价
| 方法 | 数据准备时间 | 训练迭代 | 总上线时间 |
|---|---|---|---|
| 通用数据准备 → 部署到边缘 | 3周 | 5-7次迭代 | 14-20周 |
| 从一开始就考虑边缘的数据准备 | 4周 | 2-3次迭代 | 8-11周 |
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