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वर्तमान तकनीकी परिदृश्य एज कंप्यूटिंग की ओर एक महत्वपूर्ण बदलाव का अनुभव कर रहा है, जो जेनरेटिव एआई (जेनएआई) और पारंपरिक एआई वर्कलोड में तेजी से प्रगति से प्रेरित है। ऐतिहासिक रूप से क्लाउड कंप्यूटिंग पर निर्भर, ये एआई वर्कलोड अब क्लाउड-आधारित एआई की सीमाओं का सामना कर रहे हैं, जिसमें डेटा सुरक्षा, संप्रभुता और नेटवर्क कनेक्टिविटी पर चिंताएं शामिल हैं।
क्लाउड-आधारित एआई की इन सीमाओं के आसपास काम करते हुए, संगठन एज कंप्यूटिंग को अपनाने पर विचार कर रहे हैं। एज कंप्यूटिंग की उस बिंदु पर वास्तविक समय विश्लेषण और प्रतिक्रियाओं को सक्षम करने की क्षमता है जहां डेटा बनाया और उपभोग किया जाता है, यही कारण है कि संगठन इसे एआई नवाचार और व्यवसाय विकास के लिए महत्वपूर्ण मानते हैं।
शून्य से न्यूनतम विलंबता के साथ तेज प्रसंस्करण के अपने वादे के साथ, एज एआई उभरते अनुप्रयोगों को नाटकीय रूप से बदल सकता है। जबकि एज डिवाइस कंप्यूटिंग क्षमताएं तेजी से बेहतर हो रही हैं, फिर भी ऐसी सीमाएं हैं जो अत्यधिक सटीक एआई मॉडल को लागू करना कठिन बना सकती हैं। मॉडल परिमाणीकरण, अनुकरण शिक्षण, वितरित अनुमान और वितरित डेटा प्रबंधन जैसी प्रौद्योगिकियां और दृष्टिकोण अधिक कुशल और लागत प्रभावी एज एआई तैनाती में बाधाओं को दूर करने में मदद कर सकते हैं ताकि संगठन अपनी वास्तविक क्षमता का दोहन कर सकें।
क्लाउड में एआई अनुमान अक्सर विलंबता के मुद्दों से प्रभावित होता है, जिससे उपकरणों और क्लाउड वातावरण के बीच डेटा आंदोलन में देरी होती है। संगठन डेटा को विभिन्न क्षेत्रों में, क्लाउड में और क्लाउड से किनारे तक आगे-पीछे ले जाने की लागत का एहसास कर रहे हैं। यह उन अनुप्रयोगों में बाधा उत्पन्न कर सकता है जिनके लिए अत्यधिक तेज़, वास्तविक समय प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है, जैसे वित्तीय लेनदेन या औद्योगिक सुरक्षा प्रणाली। इसके अतिरिक्त, जब संगठनों को दूरस्थ स्थानों पर एआई-संचालित एप्लिकेशन चलाने होते हैं जहां नेटवर्क कनेक्टिविटी अविश्वसनीय है, तो क्लाउड हमेशा पहुंच में नहीं होता है।
"क्लाउड-ओनली" एआई रणनीति की सीमाएं तेजी से स्पष्ट हो रही हैं, खासकर अगली पीढ़ी के एआई-संचालित अनुप्रयोगों के लिए जो तेज, वास्तविक समय प्रतिक्रियाओं की मांग करते हैं। नेटवर्क विलंबता जैसे मुद्दे क्लाउड में एप्लिकेशन तक पहुंचाई जा सकने वाली अंतर्दृष्टि और तर्क को धीमा कर सकते हैं, जिससे देरी हो सकती है और क्लाउड और एज वातावरण के बीच डेटा ट्रांसमिशन से जुड़ी लागत बढ़ सकती है। यह वास्तविक समय अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से समस्याग्रस्त है, विशेष रूप से रुक-रुक कर नेटवर्क कनेक्टिविटी वाले दूरदराज के क्षेत्रों में। चूंकि एआई निर्णय लेने और तर्क-वितर्क में केंद्र स्थान लेता है, डेटा को इधर-उधर ले जाने की भौतिकी व्यावसायिक परिणामों पर नकारात्मक प्रभाव के साथ बेहद महंगी हो सकती है।
गार्टनर भविष्यवाणी की गई है कि गहरे तंत्रिका नेटवर्क द्वारा सभी डेटा विश्लेषण का 55% से अधिक 2025 तक एज सिस्टम में कैप्चर के बिंदु पर होगा, जो 10 में 2021% से कम है। एज कंप्यूटिंग विलंबता, स्केलेबिलिटी, डेटा सुरक्षा, कनेक्टिविटी को कम करने में मदद करता है। अधिक चुनौतियाँ, डेटा प्रोसेसिंग को संभालने के तरीके को नया आकार देना और बदले में, एआई अपनाने में तेजी लाना। त्वरित अनुप्रयोगों की सफलता के लिए ऑफ़लाइन-प्रथम दृष्टिकोण के साथ एप्लिकेशन विकसित करना महत्वपूर्ण होगा।
एक प्रभावी बढ़त रणनीति के साथ, संगठन अपने अनुप्रयोगों से अधिक मूल्य प्राप्त कर सकते हैं और व्यावसायिक निर्णय तेजी से ले सकते हैं।
जैसे-जैसे एआई मॉडल तेजी से परिष्कृत होते जा रहे हैं और एप्लिकेशन आर्किटेक्चर अधिक जटिल होते जा रहे हैं, इन मॉडलों को कम्प्यूटेशनल बाधाओं वाले किनारे के उपकरणों पर तैनात करने की चुनौती अधिक स्पष्ट होती जा रही है। हालाँकि, प्रौद्योगिकी में प्रगति और विकसित होती कार्यप्रणाली एज कंप्यूटिंग ढांचे के भीतर शक्तिशाली एआई मॉडल के कुशल एकीकरण का मार्ग प्रशस्त कर रही है:
मॉडल संपीड़न और परिमाणीकरण
एआई मॉडल की सटीकता से समझौता किए बिना उनके आकार को कम करने के लिए मॉडल प्रूनिंग और क्वांटिज़ेशन जैसी तकनीकें महत्वपूर्ण हैं। मॉडल प्रूनिंग मॉडल से अनावश्यक या गैर-महत्वपूर्ण जानकारी को समाप्त कर देता है, जबकि परिमाणीकरण मॉडल के मापदंडों में उपयोग की जाने वाली संख्याओं की सटीकता को कम कर देता है, जिससे संसाधन-बाधित उपकरणों पर चलने के लिए मॉडल हल्के और तेज़ हो जाते हैं। मॉडल क्वांटाइजेशन एक ऐसी तकनीक है जिसमें पोर्टेबिलिटी में सुधार करने और मॉडल आकार को कम करने के लिए बड़े एआई मॉडल को संपीड़ित करना शामिल है, जिससे मॉडल अधिक हल्के और किनारे पर तैनाती के लिए उपयुक्त हो जाते हैं। सामान्यीकृत पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइजेशन (जीपीटीक्यू), लो-रैंक एडाप्टेशन (एलओआरए) और क्वांटाइज्ड लोआरए (क्यूएलओआरए) सहित फाइन-ट्यूनिंग तकनीकों का उपयोग करते हुए, मॉडल क्वांटाइजेशन मॉडल मापदंडों की संख्यात्मक सटीकता को कम करता है, जिससे मॉडल अधिक कुशल और किनारे वाले उपकरणों के लिए सुलभ हो जाते हैं। टैबलेट, एज गेटवे और मोबाइल फोन।
एज-विशिष्ट एआई फ्रेमवर्क
एज कंप्यूटिंग के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन किए गए एआई फ्रेमवर्क और लाइब्रेरी का विकास एज एआई वर्कलोड को तैनात करने की प्रक्रिया को सरल बना सकता है। ये फ्रेमवर्क एज हार्डवेयर की कम्प्यूटेशनल सीमाओं के लिए अनुकूलित हैं और न्यूनतम प्रदर्शन ओवरहेड के साथ कुशल मॉडल निष्पादन का समर्थन करते हैं।
वितरित डेटा प्रबंधन वाले डेटाबेस
वेक्टर खोज और वास्तविक समय विश्लेषण जैसी क्षमताओं के साथ, एज की परिचालन आवश्यकताओं को पूरा करने में मदद करता है और स्थानीय डेटा प्रोसेसिंग का समर्थन करता है, विभिन्न डेटा प्रकारों, जैसे ऑडियो, छवियों और सेंसर डेटा को संभालता है। यह स्वायत्त वाहन सॉफ्टवेयर जैसे वास्तविक समय के अनुप्रयोगों में विशेष रूप से महत्वपूर्ण है, जहां विविध डेटा प्रकार लगातार एकत्र किए जा रहे हैं और वास्तविक समय में उनका विश्लेषण किया जाना चाहिए।
वितरित अनुमान
जो वास्तविक डेटा विनिमय के बिना स्थानीय डेटा नमूनों के साथ कई किनारे वाले उपकरणों पर मॉडल या वर्कलोड रखता है, संभावित अनुपालन और डेटा गोपनीयता मुद्दों को कम कर सकता है। स्मार्ट शहरों और औद्योगिक IoT जैसे अनुप्रयोगों के लिए, जिनमें कई किनारे और IoT डिवाइस शामिल हैं, वितरण अनुमान को ध्यान में रखना महत्वपूर्ण है।
जबकि एआई को मुख्य रूप से क्लाउड में संसाधित किया गया है, एआई पहल में तेजी लाने के लिए बढ़त के साथ संतुलन ढूंढना महत्वपूर्ण होगा। अधिकांश, यदि सभी नहीं, उद्योगों ने एआई और जेनएआई को प्रतिस्पर्धात्मक लाभ के रूप में मान्यता दी है, यही कारण है कि किनारे पर अंतर्दृष्टि एकत्र करना, विश्लेषण करना और जल्दी से प्राप्त करना तेजी से महत्वपूर्ण होगा। जैसे-जैसे संगठन अपने एआई उपयोग को विकसित करते हैं, मॉडल परिमाणीकरण, मल्टीमॉडल क्षमताओं, डेटा प्लेटफ़ॉर्म और अन्य एज रणनीतियों को लागू करने से वास्तविक समय, सार्थक व्यावसायिक परिणाम प्राप्त करने में मदद मिलेगी।
राहुल प्रधान काउचबेस (NASDAQ: BASE) में उत्पाद और रणनीति के उपाध्यक्ष हैं, जो उद्यम अनुप्रयोगों के लिए एक अग्रणी आधुनिक डेटाबेस के प्रदाता हैं, जिस पर फॉर्च्यून 30 के 100% निर्भर हैं। राहुल के पास क्लाउड में डेटाबेस, स्टोरेज, नेटवर्किंग और सुरक्षा प्रौद्योगिकियों पर ध्यान केंद्रित करने वाली इंजीनियरिंग और उत्पाद टीमों का नेतृत्व और प्रबंधन करने का 20 वर्षों से अधिक का अनुभव है। काउचबेस से पहले, उन्होंने सभी फ्लैश एनवीएमई, क्लाउड और एसडीएस उत्पादों को बाजार में लाने के लिए डेल ईएमसी की इमर्जिंग टेक्नोलॉजीज और मिडरेंज स्टोरेज डिवीजनों के लिए उत्पाद प्रबंधन और बिजनेस रणनीति टीम का नेतृत्व किया।
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- स्रोत: https://www.kdnuggets.com/the-promise-of-edge-ai-and-approaches-for-effective-adoption?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=the-promise-of-edge-ai-and-approaches-for-effective-adoption
