IA de vanguardia

Identifique qué debe suceder localmente y qué se puede aplazar o enviar a un servidor. Una función fuera de línea necesita un modo de falla útil cuando desaparece la conectividad; Es posible que un modelo local que aún dependa de la recuperación remota no esté completamente fuera de línea. Mida la memoria, la computación, el uso de la batería, el calor y el rendimiento sostenido en la clase de dispositivo real. Una prueba de referencia breve puede pasar por alto la limitación térmica o la competencia con otras aplicaciones. El tamaño del modelo por sí solo no tiene en cuenta la memoria de trabajo ni las tareas simultáneas. La compresión, la cuantificación o una arquitectura más pequeña pueden ayudar a adaptarse a la carga de trabajo, pero evalúe la tarea después de cada cambio. Verifique las entradas y condiciones difíciles del entorno previsto, como iluminación deficiente, audio ruidoso o batería baja. Actualización de planes y manejo de datos. El procesamiento local puede reducir algunas transferencias de datos, pero los registros, la sincronización y las funciones conectadas aún necesitan controles de privacidad. Mantenga las versiones de los modelos identificables y admita una ruta segura de actualización o reversión entre dispositivos que pueden volver a conectarse con poca frecuencia.