Локальная работа AI: Jetson Nano, Xavier, Raspberry Pi – что это и зачем?

Когда говорят об интеграции AI, многие представляют мощные облачные серверы. Но иногда AI-модель должна работать локально, без интернета – например:

• В автономных роботах и дронах.
• В умных камерах для распознавания объектов.
• В IoT-устройствах, которые обрабатывают данные в реальном времени.

Для таких задач есть компактные платформы с GPU, которые могут запускать нейросети прямо на устройстве.
1. Jetson Nano

• Маленький AI-компьютер от Nvidia.
• 128 CUDA-ядер, 4 ГБ RAM.
• Может запускать нейросети для CV (компьютерного зрения).
• Стоимость $150.

Применение:
Распознавание лиц на камерах.
Анализ объектов на дронах.
Управление роботами.

2. Jetson Xavier NX

• Более мощная версия Nano с 384 CUDA-ядрами.
• Поддержка TensorRT для ускорения нейросетей.
• Стоимость $500-1000.

Применение:
Автоматические кассы (анализ продуктов в магазине).
Умные системы безопасности.

3. Raspberry Pi

• Дешёвый мини-компьютер ($50-100).
• Поддерживает AI, но без мощного GPU.
• Используется для простых нейросетевых задач.

Применение:
Голосовые помощники.
Умный дом (распознавание команд).

Разница между облачными и локальными AI-решениями

AI может работать в облаке (сервер обрабатывает запрос) или локально (на самом устройстве). Какой вариант выбрать?


Примеры:
Google Translate – работает в облаке.
Face ID в iPhone – работает локально.

Вывод: если нужна быстрая и безопасная обработка, лучше использовать локальный AI. Если важна мощность, лучше выбрать облачный AI.

Оптимизация нейросетей для мобильных устройств

На мобильных и IoT-устройствах нет мощных видеокарт, поэтому нейросети нужно оптимизировать.

1. TensorRT

• Фреймворк от Nvidia для ускорения нейросетей.
• Работает на Jetson, Xavier и видеокартах Nvidia.
• Сжимает и ускоряет модели в 2-5 раз.

2. TensorFlow Lite

• Лёгкая версия TensorFlow для мобильных устройств.
• Поддерживает Android и iOS.
• Уменьшает вес моделей на 70-80%.

3. CoreML

• Оптимизация нейросетей для iPhone и Mac.
• Ускоряет обработку изображений и голоса.
• Поддерживается в Apple Neural Engine.

Пример развертывания AI на мобильном устройстве или в IoT

Рассмотрим пример, как можно запустить AI-модель для распознавания лиц на устройстве Jetson Nano, которое работает без подключения к интернету.

Задача
Предположим, что нам нужно создать систему, которая распознаёт лица с камеры в реальном времени. Такая система может использоваться, например, для контроля доступа или умных камер безопасности.

Шаги развертывания
1. Подготовка устройства
Сначала необходимо настроить Jetson Nano. Это включает в себя установку всех нужных библиотек и инструментов для работы с нейросетями.
2. Установка AI-модели
Далее скачивается готовая модель для распознавания лиц. Обычно это уже обученная нейросеть, которая способна анализировать изображения и определять, есть ли на них лицо.
3. Запуск обработки видео
После этого к устройству подключается камера, и AI-модель начинает анализировать изображение в реальном времени. Когда система обнаруживает лицо, она может выделять его на экране или отправлять уведомление.
4. Оптимизация работы
Чтобы модель работала быстрее, можно использовать оптимизированные инструменты, такие как TensorRT. Они позволяют ускорить обработку изображений и снизить нагрузку на устройство.

Результат
После завершения всех шагов Jetson Nano будет автономно распознавать лица без подключения к интернету, работая прямо на устройстве. Такой подход удобен для задач, где требуется минимальная задержка и конфиденциальность данных, например, в системах безопасности.

В следующем занятии поговорим о мониторинге и поддержке AI в продакшне!