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QUESTION & ANSWER

エッジやクラウドに視覚認識を配備する必要がありますか?

多くのプロジェクトは、クラウドサイドの相乗効果に適しています。エッジのリアルタイム識別、モデル管理、統計、再訓練のためのクラウド責任の完了。最終選択は、遅延、帯域幅、データセキュリティ、機器のコンピューティング、および運用能力に基づいている必要があります。

質問に答えます。

まず、意思決定に使用できる結論をあげます

デプロイメント・ルートは純粋に比較計算ではありません。エッジ・プログラムでは、ネットワーク依存性と生のデータ移行を削減しますが、機器の仕様、熱分散、アップグレード、オンサイトのメンテナンスがより複雑です。クラウドベースのプログラムは、モデルとリソースの調和を促進し、帯域幅、遅延、データ伝送条件に依存します。このプロジェクトは、まず、画像の解像度、フレームレート、ピーク・ミッション、許容応答、ネットワークの変動を測定し、モデルの圧縮、バッチ処理、ローカルキャッシュを評価する必要があります。

DECISION FACTORS

判断前にどのような条件を識別する必要がありますか?

同じ質問は、異なるビジネス、データ、およびプロジェクトフェーズで異なる回答を持つ場合があります。次の条件がチェックされ、Web上の一般的な検索が自分のプロジェクトに組み込まれていることを示唆しています。

業務の許された応答時間およびオフグリッドの継続性要件映像をアップロードして保存する時間まで保存できるか?フィールド機器のコンピューティング、電力、スペース、メンテナンス条件サイト数、モデル更新頻度、集中運用要件
ACTION STEPS

事前に提案した注文

01

まず、目標と境界について明確にします。

実際の解像度、フレーム、スループット、遅延、ネットワークベースラインを記録します。

02

検証キー依存

代表モデルは、候補周辺環境やクラウド環境に合わせて個別に運営しています。

03

評価可能な結果の開発

グリッド、キャッシュ、アップグレード、リトリート、機器の故障、データの同期を遮断します。

04

次のステップを実際の結果で決定してください。

3年にわたる設備の資源、輸送、交換、増設コストの比較

PRACTICAL EXAMPLE

実際のビジネスでどのように理解すればいいですか?

判断方法を説明するために使用される例

生産ラインは100ミリ秒で判断し、活性化する必要があります。元のビデオは、継続的なアップロードには適していません。周辺機器は、必要な証拠、クラウドベースの受信結果、難燃性のある状態、統一された管理モデルのバージョンのリアルタイム推論と保存を担当しています。

COMMON RISKS

一番簡単なピットでステップアップ。

GPU の価格だけ、実際のモデルは、固定して排出しています。

ネットワークを想定して、オフラインでバックアップ戦略が完全に安定しています。

エッジモデルが更新された後のバージョン録画とバックアップ機能はありません

ACCEPTANCE

受診と確認を終わらせる方法は?

プログラムの受諾および受諾は遅れ、絶縁材、資源、オフ グリッド、データ リレー、改善および連続的な操作のための実質装置そしてネットワークの下でテストされるべきです。それはまた元のデータ、同一証明の結果、困難な場合およびログが、アクセスおよび保持の持続期間を制御するか確認するべきです。

サプライヤーや社内チームと通信する準備をする際、現在のプロセス、代表サンプル、既存のシステム、計画時間、予算レベルが持ち込まれることが推奨されます。まず、未知の項目は明確にマークされ、その後、診断、PoC、固定範囲プロジェクト、または進行中の研究開発を使用することが決定されます。これは通常、境界線なしで価格と期間の直接的な需要よりも信頼性が高くなります。

上記の例とは異なるプロジェクト条件ですか?

運用目的、既存システム、サンプル、計画時間などは、コンサルタントが実際の境界に関して予備審査を行うことができる前に調整できます。

コンサルタント