边缘AI模型热更新 · 实战目录
📘 30章 完整体系
01
边缘计算概述
什么是边缘计算
边缘 vs 云计算
核心价值
02
AI模型在边缘端的挑战
资源受限
网络不稳定
功耗限制
实时性要求
03
热更新概念解析
什么是热更新
热更新 vs 冷更新
应用场景
04
版本管理基础
语义化版本(SemVer)
Git模型管理
版本号规范
05
模型格式与序列化
TensorFlow Lite
ONNX
OpenVINO
序列化/反序列化
06
模型存储方案
本地文件系统
对象存储(MinIO)
分布式存储(Ceph)
07
模型仓库设计
元数据管理
版本索引
标签与搜索
08
差分更新技术
全量 vs 差分
bsdiff算法
补丁生成与合并
09
模型压缩与量化
训练后量化
量化感知训练
剪枝与蒸馏
10
更新触发机制
定时轮询
Webhook
MQTT
gRPC流式
11
更新策略设计
灰度发布
蓝绿部署
金丝雀发布
12
原子更新与回滚
更新事务性
版本快照
快速回滚
13
边缘端更新代理
轻量Agent
资源监控
进度上报
14
安全更新机制
模型签名验证
TLS加密
访问控制
15
OTA更新框架
Eclipse hawkBit
Azure IoT
自研OTA
16
模型运行时管理
多模型并行
模型热切换
内存管理
17
版本兼容性管理
接口兼容
算子兼容
硬件适配层
18
更新失败处理
断点续传
超时重试
降级策略
异常上报
19
大规模设备管理
设备分组
分区域更新
任务调度
并发控制
20
更新效果验证
A/B测试
模型性能对比
在线评估
21
日志与监控
日志结构化
Prometheus指标
Grafana看板
22
CI/CD集成
训练流水线
自动打包
自动化测试
发布审批
23
边缘-云协同
云端训练
边缘推理
模型同步
数据回流
24
多框架支持
TensorFlow Edge
PyTorch Mobile
Paddle Lite
NCNN
25
硬件适配
ARM CPU优化
GPU/NPU加速
FPGA动态加载
异构计算
26
性能优化
模型加载加速
内存池复用
零拷贝
异步推理
27
案例实战一
智能摄像头人脸识别
模型热更新
28
案例实战二
工业质检设备
缺陷检测版本管理
29
案例实战三
自动驾驶路侧感知
灰度发布
30
总结与展望
最佳实践
联邦学习
终身学习