Home / FAQs / AI Systems, VoiceAgent ve Visual Recognition
QUESTION & ANSWER

Ben görsel tanıma kenarlarda veya bulutlarda mı dağıtılmalıdır?

Birçok proje bulutun sinerji için uygundur: kenarın gerçek zamanlı tanımının tamamlanması, model yönetimi, istatistikler ve yeniden eğitim için bulut sorumluluğu. Final seçimi gecikmeye, bant genişliğine, veri güvenliğine, ekipman hesaplamasına ve operasyonel kapasiteye dayalı olmalıdır.

Soruyu cevaplayın.

İlk olarak, karar verme için kullanılabilir sonuçlar verin

Dağıtım rotası tamamen karşılaştırmalı bir hesaplama değildir. kenar programı ağ bağımlılığı ve ham veri göçü azaltır, ancak ekipman özellikleri, ısı dağılımı, yükseltme ve yerinde bakım daha karmaşıktır; bulut tabanlı programlar, bant genişliğine ve veri aktarımı koşullarına bağlı olarak, modellerin ve kaynakların harmonizasyonu kolaylaştırır. Proje ilk ölçümleme, çerçeve oranı, zirve görevi, izin verilen yanıt ve ağ dalgalanmaları, ardından model sıkıştırma, toplu işleme ve yerel önbellekleme ve yerel önbellekleme durumunu değerlendirmelidir.

DECISION FACTORS

Yargılamadan önce hangi koşullar belirlenmelidir?

Aynı soru farklı iş, veri ve proje aşamaları altında farklı cevaplara sahip olabilir. Aşağıdaki koşulların kontrol edilmesi ve web'deki ortak bulguların kendi projelerine dahil edilmesi önerilir.

İş izinsiz yanıt süresi ve dışı süreklilik gereksinimleriVideo görüntülerin yüklenmesine izin verilir ve ne kadar süre tasarruf edecek?Alan ekipman bilgisi, güç, uzay ve bakım koşullarıSite sayısı, model güncelleştirmeleri ve merkezileştirilmiş işletim gereksinimlerinin frekansı
ACTION STEPS

İleriye dönük bir emir

01

İlk olarak, hedef ve sınır hakkında net olacağız.

Gerçek karar, çerçeve, bağlantı, transput, gecikme ve ağ temelleri.

02

Geçerlilik Anahtar Bağımlılığı

Temsilci modelleri aday periferiklar ve bulut ortamları için ayrı olarak işletilmektedir.

03

Değerlendirme edilebilir sonuçları Geliştirme

Ağdan test edin, önbellek, yükseltme, geri çekilme, ekipman başarısızlığı ve veri senkronizasyonu.

04

Gerçek sonuçlarla bir sonraki adıma karar verdiğinizden emin olun.

Kaynakların maliyeti, ulaşım, yedek ve üç yıllık bir süre boyunca ekipman genişlemesi.

PRACTICAL EXAMPLE

Gerçek işte nasıl anlıyorsunuz?

Örnek, karar verme yöntemini göstermek için kullanılır

Üretim hattı 100 milisaniyede yargılanmak ve aktif olmak gerekir ve orijinal video sürekli yükleme için uygun değildir. periferik ekipman, gerekli kanıtların gerçek zamanlı nedenlerinden sorumlu ve koruma, bulut tabanlı resepsiyon sonuçları, zor-korrespondent devlet, birleşik yönetim modeli versiyonlarından sorumludur.

COMMON RISKS

En kolay pit adım at.

Sadece GPU fiyatları ve gerçek modeller dur ve tükeniyor.

Ağ kalıcı olarak istikrarlı, çevrimdışı ve geri yükleme stratejileri değil.

kenar modelinin ardından sürüm kaydı ve geri yükleme yeteneği güncellenmez

ACCEPTANCE

Nasıl alınır ve doğruyu doğrulayacağız?

Program kabulü ve kabul, gerçek ekipman ve gecikmeler, yalıtım, kaynaklar, off-grids, veri röleleri, yükseltmeleri ve sürekli operasyon olarak test edilmelidir. Ayrıca orijinal verilerin, kimlik sonuçları, zor vakalar ve loglar olduğunu ve erişim ve saklama süresini kontrol edenleri de onaylamalıdır.

tedarikçiler veya iç takımlar ile iletişim kurmaya hazırlanırken, mevcut süreçlerin, temsilci örneklerin, mevcut sistemlerin, zaman ve bütçe seviyelerinin getirilmesini tavsiye edilir. İlk olarak, bilinmeyen öğeler açıkça işaretlenir ve sonra karar tanıları kullanmak için yapılır, PoC, sabit menzilli projeler veya devam eden araştırma ve geliştirme, bu genellikle sınırları olmayan bir fiyat ve süre için doğrudan talepten daha güvenilirdir.

Proje koşulları yukarıdaki örneklerden farklıdır?

Operasyonel hedefler, mevcut sistemler, örnek ve planlı zaman, danışmanlar gerçek sınırlarla ilgili ön yargılar yapabilmeden önce eşleştirilebilir.

Associate project danışmanlar