Learn to deploy AI models on edge devices like smartphones

DeepLearningAI

28 May 202405:41

Summary

TLDRこのレッスンでは、オンデバイスAIが人気のある理由とその利点を学びます。低遅延、効率の向上、コスト削減、プライバシー保護などがあります。リアルタイム音声検出、意味分割、物体検出、身体活動検出など、現実世界でのオンデバイスAIの様々な応用についても学びます。さらに、モバイル、PC、産業IoT、自動車業界など、オンデバイスAIが適用される産業も紹介されています。モデルをデバイス上で実行する4つの主な理由と、クラウドでトレーニングしたモデルを約5分でデバイスで動作するように展開する新しい方法も説明されています。AIubを使用して自動化されたモデルのキャプチャ、コンパイル、検証、パフォーマンス測定のプロセスも紹介されています。

Takeaways

🤖 オンデバイスAIは、遅延を減らし、効率を高め、コストを削減し、プライバシーを保護する多くの利点をもたらします。
📱 スマートホンでの写真撮影には20以上のAIモデルが、数百ミリ秒以内に完璧なショットをキャプチャします。
🚗 産業IoTセグメントでは、オンデバイスAIの経済的な影響は約3兆ドルと評価されています。
🔍 高度な運転支援システムを持つ車は、オンデバイスAIに基づいて動作します。
🗣️ スマートスピーカーとの会話は、デバイス上で動作するテキスト読み上げ機能によって可能になっています。
🤖 配送や組み立てを行うロボット、産業や農業の用途で地形をスキャンするドローンなど、オンデバイスAIは様々な場面で使われています。
🎨 スマートホンやラップトップでの写真編集は、オンデバイスAIによってパワーされています。
🔄 オンデバイスAIは、音声、画像、ビデオ、音声、およびセンサーを組み合わせてマルチモダリティAIモデルを作成することができます。
📈 モバイルスマートホン、PC、産業IoT、自動車業界など、オンデバイスAIが適用される産業は多岐にわたります。
💡 オンデバイスでモデルを実行する4つの主な理由は、コスト効果、効率、プライバシー保護、そしてパーソナライズされた体験の提供です。
🛠️ QualcommのAIUBを使用すると、モデルをデバイスに展開するプロセスを自動化し、わずか5分でクラウドでトレーニングしたモデルをデバイスで動作させることができます。
🎨 ライブ翻訳、ライブトランスクリプション、写真生成、AIベースの写真編集、セマンティックサーチ、テキスト要約、各種の仮想アシスタント、ライティングアシスタント、および画像生成など、オンデバイスAIは創造的なAIアプリケーションにも非常に人気があります。

Q & A

オンデバイスAIが人気のある理由は何ですか？
-オンデバイスAIは遅延が少なく、効率が向上し、コストが削減され、プライバシーが保護されるなどの利点があります。
オンデバイスAIが持つ主な利点は何ですか？
-オンデバイスAIの主な利点は、遅延の低減、効率の向上、コストの削減、プライバシーの保護です。
オンデバイスAIがどのようなリアルタイムアプリケーションを提供できますか？
-オンデバイスAIはリアルタイム音声検出、リアルタイム意味分割、リアルタイム物体検出、および身体活動検出などのアプリケーションを提供できます。
スマートスピーカーとの会話がどのようにオンデバイスAIと関連しているか説明してください。
-スマートスピーカーとの会話は、デバイス上で実行されるテキスト読み上げ機能によってオンデバイスAIによってパワーされています。
オンデバイスAIが産業界でどのような経済的影響を与えると予想されていますか？
-産業IoTセグメントでは、オンデバイスAIの経済的影響は約3兆ドルと予想されています。
デバイス上でモデルを実行する4つの主な理由は何ですか？
-デバイス上でモデルを実行する4つの主な理由は、コスト効果、効率、プライバシー、そしてパーソナライズされた体験の提供です。
モデルをデバイスに展開する新しい方法とは何ですか？
-モデルをデバイスに展開する新しい方法は、クラウドでトレーニングしたモデルを約5分でデバイスで動作するようにすることです。
デバイスにモデルを展開するプロセスにはどのようなステップが含まれますか？
-デバイスにモデルを展開するプロセスには、モデルを計算グラフとしてキャプチャし、ターゲットデバイス用にコンパイルし、デバイス上でモデルの数値を検証し、デバイス上でパフォーマンスを測定するという4つのステップが含まれます。
QualcommのAIUBとは何ですか？
-QualcommのAIUBは、デバイスへのモデルの展開プロセスを自動化するツールであり、キャプチャ、コンパイル、検証、パフォーマンス測定の4つのステップを簡素化します。
オンデバイスAIが適用される最も人気のある産業はどれですか？
-オンデバイスAIが適用される最も人気のある産業は、モバイルスマートホン産業、PC産業、産業IoT産業、および自動車産業です。
オンデバイスAIが提供するジェネラティブAIアプリケーションには何が含まれますか？
-オンデバイスAIが提供するジェネラティブAIアプリケーションには、ライブ翻訳、ライブトランスクリプション、写真生成、AIベースの写真編集、意味検索、テキスト要約、各種の仮想アシスタンス、ライティングアシスタンス、および画像生成が含まれます。
デバイス上で展開可能なモデルの例をいくつか挙げてください。
-デバイス上で展開可能なモデルの例には、言語モデルのLlama、音声モデルのWhisper、顔検出モデルのMediaPipe、安定化拡散などがあります。

Outlines

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🤖 デバイス上でAIを実行する理由と利点

この段落では、デバイス上でAIを実行する人気とその理由について学びます。デバイス上でAIを実行することには、レイテンシの低減、効率の向上、コストの削減、プライバシーの保護という様々な利点があります。リアルタイム音声検出、セマンティックセグメンテーション、オブジェクト検出、身体活動検出など、実際の世界でのデバイス上でAIの様々な応用についても学びます。さらに、デバイス上でAIがどのように機能し、産業IoTセグメントでの経済的影響、スマートスピーカーやロボット、ドローンなどの応用例についても紹介されています。

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📱 デバイス上でAIを実行する主要な理由と手順

デバイス上でモデルを実行する4つの主な理由について説明されています。それはコスト効率、効率性、プライバシー保護、そしてパーソナライズされた体験の提供です。また、デバイス上でモデルを展開する新しい方法についても紹介されており、クラウドでトレーニングしたモデルをデバイス上で動作させるプロセスは5分以内で完了できます。このプロセスには、モデルのキャプチャ、コンパイル、数値の検証、そしてデバイスでのパフォーマンスの測定という4つのステップが含まれています。QualcommのAIUBを使用してこれらのステップを自動化し、デバイス上でAIを展開するプロセスを非常にスムーズにしています。

🛠️ デバイス上で展開可能なAIモデルの種類と応用

デバイス上で展開可能なAIモデルの種類とその応用について説明されています。スマートフォンやラップトップ上で実際に展開されているAIの応用例が挙げられています。言語モデル、音声モデル、顔検出モデル、テキスト読み上げ、音声認識、QRコード検出、バーチャルバックグラウンドセグメンテーションなど、デバイス上で簡単に展開できる100以上のモデルが存在することを紹介しています。

Mindmap

Keywords

💡オンデバイスAI

オンデバイスAIとは、デバイス自体で実行される人工知能のことを指します。このビデオでは、スマートホンや車などのデバイス上で直接AIを実行することの利点を説明しています。例えば、スマートホンでの写真撮影では20以上のAIモデルが動作し、完璧なショットをキャプチャするなど、デバイスの性能を最大限に活かす方法が紹介されています。

💡低遅延

低遅延とは、データがデバイスとクラウドの間をやり取りされる時間を最小限に抑えることで、高速な応答時間を確保する技術です。ビデオでは、オンデバイスAIがデータをクラウドに送らずにローカルで処理することで遅延を減らすことができると説明されています。

💡効率性

効率性とは、システムがリソースを最大限に活用してタスクを遂行する能力です。ビデオでは、オンデバイスAIがローカルでデータを処理することでクラウドへのデータ送信を回避し、効率を高めると述べられています。

💡コスト削減

コスト削減とは、システムの運用コストを減らすことを意味します。ビデオでは、オンデバイスAIがクラウドコンピューティングリソースを必要としないため、コストを削減できると紹介されています。

💡プライバシー保護

プライバシー保護とは、個人情報の漏洩や不正アクセスからデータを守ることを指します。ビデオでは、オンデバイスAIがデータをデバイス内で処理し、外部に漏らすことなくプライバシーを保護する利点を強調しています。

💡パーソナライズ

パーソナライズとは、ユーザーの好みや習慣に合わせたサービスを提供することを意味します。ビデオでは、オンデバイスAIがデバイス上でモデルをカスタマイズすることで、個人に合わせたユニークな体験を提供できると説明されています。

💡リアルタイム処理

リアルタイム処理とは、データが生成される瞬間に即座に処理を行う技術です。ビデオでは、スピーチ検出やオブジェクト検出などのリアルタイムアプリケーションがオンデバイスAIによって実現されていると紹介されています。

💡マルチモダリティ

マルチモダリティとは、音声、画像、ビデオ、音声認識など、複数の感覚模態を組み合わせて情報処理を行う技術です。ビデオでは、オンデバイスAIがこれらのモダリティを組み合わせてマルチモーダルなモデルを作成することができると説明されています。

💡生成的AI

生成的AIとは、新しいデータを作成することができる人工知能のことを指します。ビデオでは、ライブ翻訳やライブトランスクリプション、写真生成などの応用がオンデバイスAIによって実現されていると紹介されています。

💡 Qualcomm AI Ub

Qualcomm AI Ubは、デバイス上でAIモデルを展開するためのツールです。ビデオでは、このツールがモデルのキャプチャ、コンパイル、検証、パフォーマンス測定を自動化し、デバイス上でモデルを展開するプロセスを簡素化する機能があると説明されています。

Highlights

On-device AI is popular due to benefits like reduced latency, improved efficiency, reduced cost, and privacy preservation.

Applications of on-device AI include real-time speech detection, semantic segmentation, object detection, and physical activity detection.

Over 20 AI models run every time a picture is taken with a smartphone to capture the perfect photo.

The estimated economic impact of on-device AI in the industrial IoT segment is about 3 trillion.

Advanced Driver Assistance systems in cars are entirely based on on-device AI.

On-device AI is used in various scenarios like typing on a keyboard, interacting with smart speakers, and editing pictures.

Multimodal on-device AI models can combine audio, image, video, speech, and sensors for enhanced capabilities.

Key industries for on-device AI include mobile, PC, industrial IoT, and automotive.

Running models on-device is cost-effective as it utilizes local computational resources without cloud computing.

Local data processing in on-device AI improves computational efficiency.

Data privacy is enhanced with on-device AI as data never leaves the device.

On-device AI allows for personalized experiences through locally customized models.

A new method for deploying models on-device simplifies the process to under 5 minutes.

The deployment process involves capturing the model, compiling it, validating numerics, and measuring performance.

Qualcomm's AIUB automates the deployment process for on-device AI.

On-device AI is popular for generative AI applications like live translation, transcription, and photo editing.

A collection of various models like Lama, Ban, Whisper, Media Pipe, and Stable Diffusion are deployable on-device today.