边缘部署

七夜zippoe10 天前
agent·集群·lot·轻量级·边缘部署·openclaw
OpenClaw 边缘部署实战：IoT 场景下的轻量级 Agent 集群与离线自治摘要：工业 IoT 场景长期面临网络不稳定、边缘算力有限、数据需本地处理三大痛点，传统云端 Agent 架构在此环境下频繁掉线、响应延迟、数据外泄风险高。本文以 OpenClaw v2.8+ 为基座，系统阐述如何通过 Node 机制将 Agent 集群下沉至边缘节点，实现轻量级部署、离线自治、断网续传与数据本地闭环。文章对比云端、边缘、混合三种部署模式，给出边缘节点配置、离线 Skill 定义、数据同步管理代码，并通过 Mermaid 架构图、状态机图和时序图呈现核心机制，最后补充适用边界、故障排查与替代
Gary Studio2 个月前
ai·大模型·mtk·边缘部署
嵌入式大模型边缘部署（MTK方向）大语言模型（LLM）的运行本质是一个自回归（Autoregressive）的下一个词预测过程。它接收人类语言，转化为数学矩阵，并通过庞大的神经网络不断计算概率，生成下一个最优结果。其运行过程严格分为两个核心阶段：
LeeeX!7 个月前
android·深度学习·目标检测·边缘部署·yolo26
YOLO26实现安卓ncnn实战部署：支持检测、分割、姿态估计、旋转框检测在伦敦YOLO Vision 2025大会上，Ultralytics创始人Glenn Jocher演示YOLO26在树莓派上实时检测的效果，我才彻底被打脸。那个只有512MB内存的小设备，竟能以28FPS的速度准确识别出视频中快速移动的小鸟，而功耗仅仅0.8W！ 今年1月14日，Ultralytics正式发布了YOLO26，基于官方发布的测试数据与实际验证，YOLO26在边缘计算场景的表现确实实现了显著突破。YOLO26的设计理念发生了根本转变：其设计重心从追求基准测试性能，转向优化真实场景下的部署效率与
Lululaurel1 年前
pytorch·python·机器学习·模型压缩·模型优化·边缘部署
深度模型瘦身术：从100MB到5MB的工业级压缩实战训练了一个准确率95%的模型，却因为体积太大无法部署到手机APP；云端推理成本太高，每天GPU费用上千元；模型响应速度慢，用户体验极差——这是很多AI项目从实验室走向生产环境时的真实困境。
我是有底线的