Leitfaden KI-Inferenz
Inferenz am Edge und auf Mobilgeräten
Deployment am Edge und auf Mobilgeräten
Bringen Sie unterstützte Modelle auf Mobil-, IoT- und Edge-Plattformen. Kompatibilität und Leistung hängen vom genauen Modell, der Laufzeit, dem Beschleuniger, dem Speicherbudget, dem Betriebssystem und den thermischen Grenzen ab.
MobileVLM
Veröffentlichte Forschungsimplementierung für Vision-Language-Modelle mit Fokus auf mobiles Deployment
Wichtige Funktionen
Veröffentlichte Varianten mit 1.4B-2.7B
Auf Mobilgeräte ausgerichtete Evaluierung
Snapdragon-Demo
Bildverarbeitung auf CLIP-Basis
Plattform: Forschungsdemos für Android/Jetson/Desktop
Wichtige Funktionen
Early Access
Werkzeuge für das Deployment
Fokus auf heterogene Rechenressourcen
Unterstützte Laufzeiten prüfen
Plattform: Die aktuelle Kompatibilitätsliste konsultieren
Überlegungen zur Leistung
Speicherverbrauch
Quantisierung kann den Speicherverbrauch senken, doch Ersparnis und Qualitätsverlust hängen von Modell, Präzision, Laufzeit und Evaluierungsdatensatz ab
Akkulaufzeit
Lokale Inferenz senkt die Netzwerknutzung, kann aber Rechenlast und Energieaufnahme des Geräts erhöhen; profilieren Sie die gesamte Sitzung
Hardwarebeschleunigung
Vermessen Sie die verfügbaren NPU-, GPU- und CPU-Pfade; das schnellste Backend unterscheidet sich je Modell und Gerät