3.云原生边云协同AI框架实践

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/gopherchina

摘要

文档介绍了云原生边云协同AI框架Sedna的实践与应用，涵盖了其架构、主要组成部分（GlobalCoordinator、LocalController和Worker）以及多种学习与推理模式。通过增量学习，Sedna提升了模型性能，例如在E1-1F昏暗桥底场景下mIoU指标提升了1.78倍。联邦学习模式下，Sedna实现了数据孤岛的打破，并优化了资源利用。终身学习则通过云侧知识库的更新和Invocation，为多样化任务提供了持续优化的支持。

AI总结

《3.云原生边云协同AI框架实践》总结：

该文档介绍了华为云边缘云创新Lab开发的边云协同AI框架Sedna及其应用案例。

主要内容概述：
1. Sedna框架支持边云协同，具备增量学习、联邦学习和终身学习能力。
2. Sedna架构包括GlobalCoordinator、LocalController、Worker和Lib四个核心组件。
3. 框架具有良好的兼容性，支持主流AI框架和可扩展算法接口。

关键技术亮点：
1. 增量学习：通过边云协同提升模型性能，实现模型持续优化。
2. 联邦学习：在保护数据隐私的前提下，实现数据互ảo和模型聚合。
3. 终身学习：建立云端知识库，解决小样本和数据异构问题。

应用案例：
1. 昏暗桥底场景mIoU指标提升178%，模型性能显著优化。
2. 配送时间缩短28%，增量学习提升效率。
3. 训练样本打标量减少26%，节省人工标注成本。

框架资源：
开源项目地址：https://github.com/kubeedge/sedna

该框架在多场景下验证了其有效性和实用性，值得关注。