人工智能通识教程 课件 第11讲 第6章 常用小模型【6.4-6.6】

第6章

常用小模型第11讲人工智能通识教程【教材第6章6.4-6.6节】人工智能通识教程

本章导读：小模型是相对大模型而言的，对应于嵌入式人工智能，或边缘智能。它面向工业智能化第一线，将与物联网、云计算等技术相融合，实现工业智能化、自动化，是减轻人类劳动的主力军。人工智能通识教程（1）了解小模型的定义与特点、发展历程、分类；（2）理解小模型与大模型的区别；（3）掌握小模型的构建方法；（4）了解模型压缩技术；（5）理解小模型的训练与部署；（6）了解面向小模型的芯片类型；（7）掌握小模型的应用场景。本章学习目标人工智能通识教程本章思维导图第4页共19页6.1小模型概述6.2小模型的架构6.3模型压缩技术6.4小模型训练与部署人工智能通识教程目录6.5面向小模型的芯片6.6小模型的应用人工智能通识教程6.4小模型训练与部署6.4.1小模型训练小模型在训练流程上基本与大模型一致，训练基本流程都包括数据准备、模型构建、损失函数定义、优化器选择、模型训练与评估等步骤。在训练过程中，都会使用一些常见的优化算法来更新模型参数，如随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。在数据集层面，小模型通常只能处理相对较小规模的数据集。在数据增强方面，可能会采用一些较为简单且计算成本较低的方法，如文本数据中的同义词替换、句子重组，图像数据中的基本旋转、缩放、裁剪等操作，以扩充数据集，提高模型的泛化能力。第6页共19页人工智能通识教程6.4.2小模型部署模型转换：将训练好的模型转换为适合部署的格式。例如，将PyTorch模型转换为ONNX格式，或者将TensorFlow

模型转换为SavedModel

格式，以便在不同的部署平台上使用。模型优化：对模型进行优化，以提高模型的推理速度和降低模型的资源消耗。可以采用模型剪枝、量化、知识蒸馏等方法。模型剪枝可以去除模型中不重要的参数或神经元，量化可以将模型的参数从浮点数转换为低位整数，知识蒸馏可以将大模型的知识迁移到小模型中，使小模型在保持较小体积的同时，尽可能地保留大模型的性能。1．模型转换与优化第7页共19页人工智能通识教程云端部署：模型部署在云端服务器上，通过API接口提供模型服务。用户可以通过网络请求调用模型，获取模型的推理结果。云端部署具有计算资源丰富、易于扩展等优点，但需要考虑网络延迟和数据隐私等问题。边缘端部署：模型部署在边缘设备上，如智能手机、智能摄像头、物联网设备等。边缘端部署可以减少数据传输，降低网络延迟，提高系统的实时性。但边缘设备的计算资源和存储资源有限，需要对模型进行轻量化处理，以适应边缘端的部署需求。本地部署：模型部署在本地服务器或个人计算机上，直接在本地运行模型。本地部署可以保证数据的安全性和隐私性，但需要有足够的计算资源和存储资源来支持模型的运行。2．部署平台选择第8页共19页人工智能通识教程6.5面向小模型的芯片6.5.1专用AI芯片介绍AI

芯片的广泛定义是指那些面向人工智能应用的芯片。按照不同的角度，AI芯片可以有不同的分类划分，例如，按照技术架构分为CPU，GPU（graphicsprocessingunit，图形处理单元）、半定制化的FPGA（fieldprogrammablegatearray，现场可编程门阵列）以及全定制化ASIC（application-specificintegratedcircuit，专用集成电路）。第9页共19页GPU（图形处理单元）虽然GPU最初是为图形渲染而设计的，但它在并行计算方面具有强大的能力，因此被广泛应用于深度学习和AI模型的训练和推理中。GPU由大量的小核心组成，可以同时进行大量的浮点运算，非常适合进行矩阵乘法、卷积运算等AI模型中的并行计算任务。TPU（张量处理单元）TPU是谷歌为深度学习和AI模型推理而设计的专用AI芯片。TPU的架构设计包括大量的矩阵乘法单元和高效的内存访问机制，使得它在运行AI模型时能够实现快速的数据处理和计算。TPU特别适合于大规模的AI模型推理任务，但对于小模型的运行也有很好的支持，能够实现高效的模型部署和应用。人工智能通识教程第10页共19页FPGA（现场可编程门阵列）FPGA是一种可编程的硬件芯片，可以根据不同的计算需求进行灵活的配置和优化。在AI模型的应用中，FPGA可以通过编程实现特定的计算逻辑和数据流，从而提高模型的计算效率和响应速度。ASIC（专用集成电路）ASIC是为特定应用而设计的专用芯片，它可以根据特定的计算需求进行定制和优化。在AI模型的应用中，ASIC可以针对小模型的计算特点进行专门的设计，实现高效的模型运行和处理。人工智能通识教程6.5.2芯片与软件协同设计硬件加速指令集在芯片设计中，可以为小模型的常见计算任务（如卷积运算、矩阵乘法等）提供专门的硬件加速指令集。软件在运行小模型时，可以直接调用这些硬件加速指令，实现快速的计算和处理。内存管理优化芯片与软件协同设计还可以对内存管理进行优化。小模型在运行过程中，需要频繁地访问和存储数据，合理的内存管理可以减少数据的传输延迟和存储开销。数据流优化在小模型的运行过程中，数据的流动和传输是一个关键环节。芯片与软件协同设计可以通过优化数据流的方式，减少数据的传输次数和延迟，提高模型的运行效率。软硬件接口设计为了实现芯片与软件的协同设计，还需要设计高效的软硬件接口。可以提供芯片与软件之间的通信和交互功能，使软件能够方便地调用芯片的硬件资源和功能。第11页共19页人工智能通识教程6.5.3芯片选型与优化性能需求分析分析小模型的性能需求，包括计算能力、响应速度、功耗等。根据小模型的具体任务和应用场景，确定所需的计算精度、运算速度、数据吞吐量等性能指标。芯片特性比较包括计算核心数量、时钟频率、内存容量、功耗、成本等。应用场景适配根据小模型的应用场景和设备要求适配,例如，在移动设备中，可以选择功耗低、体积小、集成度高的专用AI芯片或集成AI加速器的SoC芯片；在边缘计算设备中，可以选择计算能力强、接口丰富、易于扩展的FPGA或GPU芯片；在云端服务器中，可以选择高性能、高吞吐量的GPU或TPU芯片，以满足大规模AI模型的训练和推理需求。芯片优化策略通过一些优化策略来提高芯片的性能和效率。例如，对芯片的微架构进行优化，提高计算核心的利用率和数据传输效率；对芯片的功耗管理进行优化，实现动态电压和频率调节，降低芯片的功耗和热量；对芯片的散热设计进行优化，提高芯片的散热性能和可靠性。第12页共19页人工智能通识教程6.6小模型的应用6.6.1物联网与智能家居物联网（internetofthings,IoT）是将各种设备和传感器通过网络连接起来，实现信息的采集、传输、处理和应用的技术。智能设备控制集成到智能设备中，如智能音箱、智能灯泡、智能插座等，实现对设备的智能控制和管理。环境监测与管理用于环境监测与管理，如温度、湿度、空气质量等参数的监测和调节。安全监控与预警用于智能家居的安全监控与预警，如入侵检测、火灾报警、煤气泄漏监测等。设备协同与优化在物联网与智能家居系统中，小模型可以实现不同设备之间的协同工作和优化管理。第13页共19页人工智能通识教程6.6.2移动应用与可穿戴设备移动应用中的智能功能小模型可以集成到各种移动应用中，如社交媒体、购物、旅游、健康等应用，提供智能推荐、语音识别、图像识别等功能可穿戴设备中的健康监测：可穿戴设备如智能手表、健康手环等，可以利用小模型实现健康监测和管理功能。小模型可以分析设备采集的生理数据，如心率、血压、血氧饱和度等，监测用户的健康状况，并提供健康建议和预警。移动设备中的语音助手：小模型还可以用于移动设备中的语音助手功能。通过语音识别和自然语言处理技术，小模型可以理解用户的语音指令，并提供相应的服务和信息。移动游戏中的智能交互：在移动游戏中，小模型可以用于实现智能交互和游戏体验的优化。例如，在角色扮演游戏中，小模型可以根据用户的操作和游戏环境，智能地控制游戏角色的行为和反应，使游戏更加真实和有趣；在策略游戏中，小模型可以为用户提供智能的策略建议和决策支持，提高游戏的可玩性和挑战性。第14页共19页人工智能通识教程6.6.3边缘计算边缘计算是一种将计算任务从云端转移到网络边缘设备上的计算模式，它能够实现数据的本地处理和分析，降低延迟和带宽消耗，提高实时性和隐私性。实时数据处理与分析小模型可以在边缘设备上实现对实时数据的快速处理和分析，无须将数据传输到云端，从而降低了延迟和带宽消耗。智能决策与控制通过小模型的智能分析和决策能力，边缘设备可以实现更加智能的控制和管理。数据隐私保护边缘计算将数据处理和分析任务放在本地设备上进行，减少了数据在云端的存储和传输，降低了数据泄露和隐私侵犯的风险。小模型在边缘设备上运行时，可以对敏感数据进行本地处理，保护用户的隐私安全。提高系统可靠性在边缘计算环境中，小模型可以在多个边缘设备上进行部署和运行，即使某个设备出现故障或网络连接中断，其他设备上的小模型仍然可以继续工作，保证了系统的连续性和稳定性第15页共19页人工智能通识教程6.6.4低资源环境下的AI应用教育领域在偏远地区和资源有限的学校，小模型可以用于开发智能教育应用，提供个性化教学和智能辅导。例如，通过语音识别和自然语言处理技术，小模型可以帮助学生进行语言学习和练习，提供实时的发音纠正和语言理解指导；还可以根据学生的学习情况和进度，智能推荐学习内容和练习题，提高学习效果和效率。医疗领域在医疗资源相对匮乏的地区，小模型可以用于开发智能医疗应用，辅助医生进行疾病诊断和治疗。例如，通过分析患者的病历数据和医学影像，小模型可以帮助医生识别疾病特征和诊断结果，提供辅助诊断建议；还可以根据患者的病情和治疗方案，智能地调整药物剂量和治疗计划，提高治疗效果和安全性。第16页共19页人工智能通识教程农业领域在农业生产中，小模型可以用于智能农业应用，提高农作物的产量和质量。例如，通过分析土壤、气候、作物生长等数据，小模型可以智能地调节灌溉、施肥和病虫害防治等农业生产活动，实现精准农业和可持续发展。灾害监测与救援在自然灾害频发的地区，小模型可以用于灾害监测与救援应用，提高灾害预警和救援效率。例如，通过分析气象数据和遥感图像，小模型可以预测自然灾害的发生和发展趋势，及时发出预警信息；在灾害发