【系列01】端侧AI：构建与部署高效的本地化AI模型

端侧AI：构建与部署高效的本地化AI模型

这本小书旨在为AI开发者、嵌入式系统工程师和对端侧AI感兴趣的技术人员提供一个全面的指南，帮助他们掌握从模型训练、优化到部署的全流程。书中将重点讲解如何在资源受限的设备上，实现高性能、低功耗的AI推理，并提供丰富的代码示例和实际项目案例。

目标读者

• 对端侧AI感兴趣的机器学习工程师。
• 需要将AI模型集成到移动设备、IoT设备或嵌入式系统的开发者。
• 希望了解模型压缩与优化技术的学生和研究人员。
• 对AI硬件加速有兴趣的系统架构师。

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• 第1章：为什么是端侧AI？

  • 端侧AI与云端AI的优劣对比（延迟、隐私、成本、离线可用性）。
  • LLM、CV等核心AI应用对端侧部署的需求。
  • 未来AI生态的展望：云边协同模式。

• 第2章：端侧AI硬件入门

  • CPU、GPU、NPU（神经处理单元）在端侧的角色。
  • 主流移动AI芯片架构：苹果（Neural Engine）、高通（Hexagon）、英伟达（Jetson）、联发科等。
  • 选择合适的硬件平台。

• 第3章：端侧AI软件栈概览

  • 核心框架：TensorFlow Lite、PyTorch Mobile、ONNX Runtime。
  • 模型格式：.tflite、.pth、.onnx。
  • 硬件加速库：Core ML（iOS）、Android NNAPI。

• 第4章：模型量化（Quantization）

  • 什么是量化？量化的原理与收益（减少模型大小、提升推理速度）。
  • 量化类型：后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）与量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）。
  • 实践：使用TensorFlow Lite和PyTorch进行8位整数（INT8）量化。

• 第5章：模型剪枝（Pruning）

  • 剪枝的原理：移除模型中不重要的连接或神经元。
  • 剪枝类型：非结构化剪枝与结构化剪枝。
  • 实践：使用PyTorch库进行模型剪枝。

• 第6章：知识蒸馏（Knowledge Distillation）

  • 什么是知识蒸馏？如何用大模型（教师模型）指导小模型（学生模型）的学习。
  • 实践：构建一个学生网络，并用一个预训练好的教师模型进行蒸馏。

• 第7章：架构设计与高效算子

  • 针对端侧部署的高效网络架构设计，如MobileNet、ShuffleNet等。
  • 理解并优化常用的算子，如卷积、全连接层等。

• 第8章：移动端部署实战 - Android

  • 使用TensorFlow Lite在Android Studio中构建一个图像分类App。
  • 使用Android NNAPI进行硬件加速。
  • 部署模型的最佳实践。

• 第9章：移动端部署实战 - iOS

  • 使用Core ML在Xcode中部署一个模型。
  • 处理输入与输出数据、性能监控。
  • 端侧模型的更新与管理策略。

• 第10章：LLM端侧部署

  • LLM端侧部署的挑战（模型大小、计算量）。
  • 主流方案：Transformer家族模型轻量化。
  • 实践：使用ONNX Runtime或llama.cpp在移动端部署一个小型LLM。

• 第11章：边缘设备与IoT部署

  • 在树莓派、英伟达Jetson等设备上部署模型。
  • 案例分析：智能摄像头中的物体识别、机器人中的路径规划。

• 第12章：性能监控与优化

  • 如何评估端侧模型的推理速度、内存占用和功耗。
  • 使用性能分析工具（如TensorFlow Profiler）进行瓶颈分析。
  • 针对不同硬件平台的进一步优化技巧。

• 第13章：端侧多模态AI

  • 如何将LLM、计算机视觉和语音模型结合，在端侧实现多模态交互。
  • 案例：语音助手、AR应用。

• 第14章：联邦学习与端侧训练

  • 什么是联邦学习？其在保护用户隐私方面的作用。
  • 如何在端侧进行模型训练，而不是仅仅推理。