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使用 Amazon SageMaker 和 Qualcomm AI Hub 在边缘设备上训练、优化和部署模型
在本文中，我们将介绍一种使用 Amazon SageMaker 和 Qualcomm AI Hub 在边缘进行端到端模型定制和部署的创新解决方案。
来源:亚马逊云科技 _机器学习这篇文章是由Qualcomm的Rodrigo Amaral，Ashwin Murthy和Meghan Stronach共同撰写的。
在这篇文章中，我们使用Amazon SageMaker和Qualcomm AI Hub引入了一种创新解决方案，用于在边缘进行端到端模型自定义和部署。这种无缝的云到边缘AI开发体验将使开发人员能够创建优化，高性能和自定义的托管机器学习解决方案，您可以在其中带来自己的模型（BYOM），并带上自己的数据（BYOD），以满足整个行业的各种业务需求。从实时分析和预测维护到个性化的客户体验和自主系统，这种方法可以满足各种需求。
Amazon Sagemaker Qualcomm AI Hub我们通过引导您在Amazon Web Services（AWS）上使用自定义数据集在Amazon Web Services（AWS）上浏览如何微调Yolov8的综合分步指南来演示该解决方案。该过程使用单个ML.G5.2XLARGE实例（提供一个NVIDIA A10G张量GPU）与SageMaker进行微调。经过微调后，我们向您展示了如何使用高通AI枢纽优化该模型，以便可以跨Snapdragon和Qualcomm平台提供跨越边缘设备的部署。
yolov8 Amazon Web服务（AWS）业务挑战
今天，许多开发人员使用AI和机器学习（ML）模型来解决从智能识别和自然语言处理（NLP）到AI助手的各种业务案例。虽然开源模型提供了一个很好的起点，但它们通常无法满足开发应用程序的特定需求。这是模型自定义变得必不可少的地方，使开发人员可以根据其独特的要求量身定制模型，并确保特定用例的最佳性能。
Amazon Sagemaker和Qualcomm AI Hub如何帮助？
高通AI中心已经为800多家公司提供了服务，并继续在可用的模型，支持的平台等方面扩展其产品。