Frontier Reasoning Raggiunge il bordo: come distribuire e ottimizzare i modelli su NVIDIA Jetson
· By Antonio Sedino, CTRO · Published by Reinventy Solutions Corp.
Eseguire ragionamento agente e AI al bordo è stato più difficile del necessario. Fino a poco tempo fa, i modelli capaci di ragionamento a più passaggi erano troppo grandi per essere eseguiti.
Eseguire ragionamento e AI agente al bordo è stato più difficile del necessario. Fino a poco tempo fa, i modelli capaci di ragionamento a più passaggi erano troppo grandi per essere eseguiti. Sono stati sviluppati metodi di quantizzazione, distillazione e ottimizzazione del runtime per ridurre le dimensioni del modello mantenendo le prestazioni. Gli ingegneri possono ora distribuire modelli linguistici di grandi dimensioni su hardware embedded sfruttando TensorRT, ONNX Runtime e accelerazione hardware dedicata. Questo permette casi d'uso come assistenti vocali intelligenti, automazione industriale e robotica mobile, dove la latenza e la privacy sono critiche.