ClearML、Latent AI 和 Carahsoft 最近联手讨论了团队如何利用新兴人工智能技术，在服务于其任务目标的过程中进行创新、适应和协作。如果您未能参加，那您很幸运！
以下是 ClearML 首席执行官兼联合创始人 Moses Guttmann 和 Latent AI 首席执行官兼联合创始人 Jags Kandasamy 讨论加速关键任务边缘应用中人工智能开发和部署的挑战和机遇时分享的关键见解。
这篇博文回顾了他们的讨论，重点介绍了现代人工智能基础设施如何助力组织进行扩展、创新和协作。讨论强调了应对边缘人工智能挑战的实用策略，包括硬件限制、数据管理和模型优化。如果您想观看网络研讨会，请点击此处。
网络研讨会的关键主题
边缘人工智能的重要性
边缘设备上的人工智能允许在数据源头进行实时处理，从而减少延迟，实现更快的决策。这种能力对于国防、监控和物流等应用尤其关键，在这些领域，高效的解决方案必须在计算能力和电池寿命有限等硬件约束下运行。
Kandasamy 强调：“推理必须在数据生成的地方进行。在关键任务系统中，边缘计算可确保数据完整性、隐私和实时智能，同时最大限度地减少延迟和带宽需求。”
人工智能开发和部署中的协作
小组强调了 IT、数据科学和业务利益相关者之间协作的重要性。Guttmann 指出：“人工智能并非孤立存在。这是一项团队运动。”
共享工具和统一平台
清晰的沟通和共享的基础设施对于打破不同团队之间的孤岛至关重要。像 ClearML 这样的平台统一了资源编排、实验和部署，使得不同团队更容易在人工智能项目上协作。
合作伙伴生态系统
协作不仅限于内部团队。像 ClearML、Latent AI 和 Carahsoft 这样的技术提供商之间的合作有助于组织加速人工智能的采用。每个合作伙伴都带来独特的专业知识，例如 ClearML 的训练基础设施和 Latent AI 的边缘优化，从而创建全面的解决方案。Kandasamy 强调：“没有哪个组织拥有所有答案。技术提供商之间的协作是加速人工智能采用的关键。”
迭代协作
集成团队之间反馈循环的迭代过程可实现持续改进。ClearML 模型再训练的自动化确保了数据科学家成果的有效部署和持续更新。
灵活透明的基础设施
ClearML 等开源平台通过允许团队透明协作来建立信任和敏捷性。这些平台使利益相关者能够在没有供应商锁定的情况下做出贡献和创新，从而鼓励跨职能协同作用。ClearML 和 Latent AI 展示了他们的平台如何无缝集成以简化人工智能工作流程。
Guttmann 解释说：“通过将 ClearML 强大的模型训练基础设施与 Latent AI 在边缘优化方面的专业知识相结合，我们使组织能够快速高效地调整人工智能模型。” 这种协作简化了开发、部署和再训练过程，赋能组织交付高影响力的人工智能解决方案。
应对人工智能扩展的挑战
将人工智能扩展到边缘需要克服技术、组织和运营方面的障碍，例如有限的硬件能力、处理大型数据集同时优化模型以适应特定任务和环境，以及确保持续再训练以应对模型漂移并保持人工智能的适用性。小组讨论了
工具和团队的碎片化
公司经常面临团队孤岛和工作流程碎片化的问题，导致效率低下和延迟。Guttmann 说：“组织在团队和工具孤岛方面面临困难。缺少的是一个能够无缝集成基础设施管理、模型开发和部署的统一平台。” 这种碎片化会增加成本、减少协作并减缓人工智能部署。
硬件限制，尤其是在边缘
边缘环境通常涉及有限的硬件资源，包括内存、处理速度和功耗。这些限制对人工智能模型的部署提出了挑战，需要进行优化以确保实时性能而不超载硬件。Kandasamy 指出：“将人工智能扩展到边缘需要既轻量又强大的基础设施。这是各行业日益增长的需求。”
管理大型数据集
有效地处理和加工大型数据集可能资源密集，需要大量的存储和计算能力。这会在模型训练和部署中造成瓶颈，特别是在带宽或数据隐私限制了对云的依赖时。
持续再训练和模型漂移
人工智能模型并非静态的，随着数据的演变需要定期更新以维持性能。这包括解决数据分布变化（模型漂移）和纳入新数据进行再训练。没有自动化，再训练将变得劳动密集且效率低下，延迟更新。Guttmann 强调：“人工智能模型需要持续再训练，以应对数据漂移并在条件变化时保持准确性。再训练过程中的自动化对于运营成功至关重要。”
平衡成本与效率
人工智能扩展涉及高成本，特别是训练硬件（例如 GPU）和实时推理的部署资源。虽然训练成本不常发生，但推理发生数百万次，这使得推理优化至关重要。小组指出，糟糕的成本管理会使人工智能项目难以持续。
实时要求
关键任务应用通常需要实时数据处理和决策制定，但当模型依赖于云基础设施或未针对边缘部署进行优化时，会产生延迟问题。这些延迟可能导致运营失败，尤其是在国防、监控和物流等领域。
安全和隐私问题
对于政府和国防等领域，维护数据安全和隐私至关重要。人工智能部署必须遵守严格的法规标准。如果没有健全的安全措施，人工智能系统可能会使组织面临数据泄露或违规等风险。Guttmann 指出，ClearML 支持气隙环境并提供多租户能力，为关键任务工作负载提供安全的基础设施。Latent AI 的加密和水印工具可保护模型免受篡改和未经授权的使用。
缺乏边缘人工智能部署专业知识
在边缘部署人工智能通常需要硬件优化和模型压缩方面的专业知识。显然，缺乏易于使用的工具会阻碍组织有效地将人工智能扩展到边缘环境。Kandasamy 指出：“您不必成为数据科学家才能为边缘设备优化模型，但拥有正确的工具至关重要。”
实际用例
演讲者分享了展示可扩展人工智能基础设施如何改变行业的真实世界示例
国防和监控：用于实时物体检测的人工智能无人机
在国防应用中，人工智能无人机用于在关键任务场景中进行实时物体检测和监控。演讲者讨论了无人机需要识别特定物体的情景，Kandasamy 提供了一个相关的例子：“如果您正在寻找郊狼，并且需要实时将它们与狗区分开，您需要既轻巧又精确的模型。这些模型可以使用少量数据在本地进行微调并快速重新部署。”
- 挑战： 在无人机上载荷重量、电池寿命和处理能力有限等约束下运行。
- 解决方案： 人工智能模型经过优化，可在无人机本身上高效运行，无需依赖云基础设施即可实现实时决策。操作员可以当场微调模型。例如，如果人工智能将岩石错误分类为郊狼，用户可以收集和标记图像，在本地或云端重新训练模型，并在接近实时的情况下将更新后的版本重新部署到无人机上。
- 影响： 减少了延迟和对带宽密集型云连接的依赖，同时增强了对不断变化的环境和任务目标的适应性。
制造业中的预测性维护
在制造业中，预测性维护利用人工智能分析传感器数据，并在设备故障发生之前检测异常。
- 挑战： 将传感器数据传输到云端进行处理会导致带宽饱和和延迟问题。
- 解决方案： 通过在边缘部署人工智能，数据在本地进行处理，无需占用大量带宽即可获得实时洞察。
- 用例示例： 一家工厂利用人工智能监听机器声音，识别预测设备故障的模式。这通过允许及时干预降低了代价高昂的停机风险。
- 影响： 将运营停机时间减少多达 40%，并通过在本地处理关键数据提高了效率。
补给车队的物流优化
在物流领域，特别是在军事或供应链运营中，人工智能用于优化车队的移动和补给。
- 挑战： 确定移动车队的最佳补给点需要实时处理众多变量，例如车辆速度、燃油油位、大气条件和地形。
- 解决方案： 人工智能在边缘处理这些数据点，无需持续的云连接即可进行精确的补给协调计算。
- 影响： 提高了燃油管理的效率，并在动态和资源受限的环境中提高了运营可靠性。
用于特定领域应用的生成式人工智能
生成式人工智能正被用于针对特定用例（例如汇总大型数据集或回答特定领域问题）调整大型语言模型 (LLM)。
- 挑战： 组织需要在专有数据上训练 LLM，使其对内部应用有用。
- 解决方案： ClearML 的生成式人工智能应用引擎有助于 LLM 的微调，使组织能够处理大量文档语料库并提取可操作的见解。例如，内部文档或操作手册可以被输入到模型中，允许用户查询以获得快速准确的响应。
- 影响： 通过提供对专业知识的即时访问，增强了人类决策能力，并减少了搜索大量信息库所需的时间。
公共部门创新：网络安全和预测分析
人工智能正被部署到政府项目中，以应对网络安全威胁和运营效率等挑战。
挑战：在合规要求严格的环境中安全地处理和分析敏感数据。
解决方案：ClearML 平台支持气隙安装和基于角色的访问控制，确保在政府环境中安全地部署和运行人工智能。
影响：通过预测分析和异常检测改进网络安全，并在公共部门运营中提高决策能力。
成功的最佳实践
演讲者强调，成功的人工智能部署取决于周密的规划、迭代过程和协作工具的结合。通过从小处着手、优化限制、利用统一平台以及保持持续的反馈循环，组织可以克服扩展挑战并最大限度地发挥其人工智能计划的影响。
- 从小处着手并迭代： 从可管理的、重点突出的项目开始，而不是一开始就尝试处理大规模的人工智能部署。从小处着手可以让组织在扩展之前积累经验、最大限度地降低风险并建立价值证明。Guttmann 建议：“探索固然很好，但要从带来价值的最小问题开始。” 无论是使用现成模型进行测试还是使用公共数据集，组织都应在扩大规模之前关注可实现的目标。例如，一家专注于监控中检测特定物体的公司可以先识别一个物体（例如，郊狼），然后再扩展到其他场景。
- 针对硬件限制进行优化： 设计和部署针对硬件环境（尤其是在边缘）特定限制量身定制的人工智能模型。这是因为边缘环境通常存在内存、处理能力和电池寿命有限等限制。优化后的模型可确保在这些条件下实现高效性能。Kandasamy 指出：“这不仅仅是关于准确性。您必须考虑内存、功耗和处理速度。Latent AI 有助于平衡这些因素，为边缘部署提供最佳解决方案。”
- 利用统一和自动化的基础设施： 团队和工具之间的碎片化可能导致效率低下。单一平台可实现无缝协作、资源管理和可复现性。小组建议使用一个统一平台，该平台集成基础设施管理、模型开发和部署，以简化人工智能工作流程。Guttmann 指出，ClearML 的平台支持 GPU 资源管理、自动化模型再训练并确保人工智能项目的可复现性。通过与 Latent AI 的推理优化能力集成，团队可以简化工作流程并确保模型随着时间的推移保持高性能。
- 利用边缘优化工具包： 关键任务应用通常需要实时处理，边缘人工智能通过减少延迟和带宽需求来实现这一点。采用支持在不同硬件平台进行边缘人工智能开发、优化和部署的工具包。Latent AI 的工具允许用户在无人机和其他边缘设备上部署人工智能模型，并根据特定的硬件特性优化其性能。Kandasamy 指出：“我们提供的工具可帮助训练模型、将其部署到不同的硬件目标，并在各种边缘硬件上持续优化，从无人机到移动设备。”
- 建立反馈循环以持续改进： 人工智能模型并非静态的，并且可能会受到数据漂移的影响。持续再训练可确保它们保持准确和有效。因此，建立反馈循环至关重要，以便使用在现实环境中收集的新数据持续优化人工智能模型。（例如，从边缘设备（例如无人机或传感器）收集的数据可以被标记并用于改进模型。Kandasamy 说：“我们构建了一个坚固的工具包，允许技术人员标记新数据，在本地或云端再训练模型，并快速重新部署更新版本。” ClearML 支持自动化再训练管道以简化流程。
展望未来与最终思考
演讲者最后对人工智能基础设施的发展趋势进行了前瞻性讨论。混合环境和边缘人工智能预计将主导未来的创新，需要灵活且适应性强的平台。ClearML 的开源基础和 Latent AI 专注于边缘的优化使其成为这个不断发展领域的领导者。
无论您是在边缘部署人工智能、在云端扩展工作负载，还是应对复杂的合规性要求，正确的基础设施都能决定您的成败。ClearML、Latent AI 和 Carahsoft 在此指导您踏上这段旅程。
如果您错过了网络研讨会，请在此观看完整录像，深入了解这些见解。
