การปรับใช้แมชชีนเลิร์นนิง (ML) บนอุปกรณ์เอดจ์เช่น แพลตฟอร์ม NVIDIA Jetson ก่อให้เกิดความท้าทายเฉพาะตัวด้านการจัดการโมเดล ความสามารถใน การปรับขนาด และประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ MLOps (Machine Learning Operations) นำเสนอแนวทางที่มีโครงสร้างเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ ML เพื่อให้มั่นใจว่าการปรับใช้ การตรวจสอบ และการดูแลบำรุงรักษา โมเดลบนอุปกรณ์เอดจ์นั้นมีประสิทธิภาพ 

บทความนี้จะกล่าวถึงการทำงานของ MLOps ที่ออกแบบมาสำหรับ อุปกรณ์เอดจ์ที่ขับเคลื่อนด้วย Jetson ครอบคลุมถึงการปรับแต่งโมเดลให้เหมาะสม การสร้างคอนเทนเนอร์ การผสานรวมและการปรับใช้อย่างต่อเนื่อง (CI/CD) และการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้จะกล่าวถึงแนวทางในการปฏิบัติที่ดีที่สุด เครื่องมือ และกรอบการทำงานเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล ML พร้อมกับจัดการปัญหาความหน่วง ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน และความปลอดภัย ด้วยการขยายตัวอย่างรวดเร็วของการประมวลผลแบบเอดจ์ (edge computing) ได้เร่งการนำ AI มาใช้ที่เอดจ์ (edge) ซึ่งการประมวลผลแบบเรียลไทม์ ที่มีความหน่วงต่ำเป็นสิ่งสำคัญ โมดูล NVIDIA Jetson ที่มีความสามารถ ในการประมวลผลที่เร่งความเร็วด้วย GPU จึงถูกใช้อย่างแพร่หลายในหุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ และแอปพลิเคชัน IoT อย่างไรก็ตาม การปรับใช้โมเดล ML บนอุปกรณ์เอดจ์ (edge device) นำมาซึ่งความท้าทายเช่น 

• ข้อจำกัดด้านทรัพยากร หน่วยความจำ พลังงาน และความสามารถ ในการประมวลผลที่มีจำกัด
• การปรับแต่งโมเดล 
• การทำให้มั่นใจว่าโมเดลทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่สูญเสียความแม่นยำ
• ความสามารถในการปรับขนาดการใช้งาน 
• การจัดการการอัปเดตข้ามอุปกรณ์เอดจ์แบบกระจาย
• การตรวจสอบแบบเรียลไทม์ 
• การติดตามประสิทธิภาพของโมเดลและค่าเบี่ยงเบนหรือ drift ในการใช้งานจริง

MLOps เชื่อมช่องว่างระหว่างการพัฒนา ML และการปรับการใช้ ระบบปฏิบัติการเพื่อให้มั่นใจว่าระบบ AI มีความแข็งแกร่ง ปรับขนาดได้ และสามารถรักษาการทำงานได้อย่างยาวนาน

การปรับแต่งโมเดลให้เหมาะสมที่สุดสำหรับการปรับใช้เอดจ์

การปรับใช้โมเดล ML บนอุปกรณ์เอดจ์ต้องสร้างสมดุล ระหว่างประสิทธิภาพและประสิทธิผล ด้วยเทคนิคที่สำคัญซึ่งประกอบไปด้วย

1. การหาปริมาณแบบจำลอง (Model Quantization)

การลดความแม่นยำของแบบจำลองเช่น จาก FP32 เป็น INT8 โดยใช้ TensorRT ช่วยเพิ่มความเร็วในการอนุมาน ขณะเดียวกันก็ลดการใช้หน่วยความจำให้น้อยที่สุด 

2. การ Pruning and Distillation

การ Pruning เป็นการกำจัดนิวรอนที่ซ้ำซ้อนเพื่อลดขนาดโมเดล ส่วนDistillation เป็น การฝึกโมเดลขนาดเล็กให้เลียนแบบโมเดลขนาดใหญ่

3. การอนุมานแบบเร่งด้วยฮาร์ดแวร์

การใช้ประโยชน์จาก NVIDIA Tensor Cores และ CUDA เพื่อการอนุมาน หรือการคาดการณ์ให้มีประสิทธิภาพสูงสุด

การใช้คอนเทนเนอร์และการประสานงาน (Containerization and Orchestration)

การใช้คอนเทนเนอร์ช่วยให้มั่นใจเรื่องความสอดคล้องกันในสภาพแวดล้อมที่ต้องการพัฒนาและการปรับใช้

1. Docker สำหรับ Edge ML

- คอนเทนเนอร์น้ำหนักเบาช่วยลดค่าใช้จ่าย

- อิมเมจ Jetson Docker ที่กำหนดค่าไว้ล่วงหน้าช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการปรับใช้

2. Kubernetes สำหรับการประสานการทำงานแบบเอดจ์

- K3s: Kubernetes น้ำหนักเบาสำหรับอุปกรณ์เอดจ์

- MicroK8s: Kubernetes ที่เรียบง่ายสำหรับการใช้งาน IoT

CI/CD Pipelines สำหรับ Edge ML

การทำให้เวิร์กโฟลว์ ML เป็นแบบอัตโนมัติช่วยให้การปรับใช้รวดเร็ว ปราศจาก ข้อผิดพลาด

1. การรวมระบบอย่างต่อเนื่อง (CI)

- การทดสอบอัตโนมัติด้วย GitHub Actions/GitLab CI

- การทดสอบยูนิตเพื่อความแม่นยำและความหน่วงของโมเดล

2. การปรับใช้อย่างต่อเนื่อง (CD)

- การอัปเดต OTA (Over-the-Air): การส่งการอัปเดตโมเดลไปยังอุปกรณ์เอดจ์

- การทดสอบ A/B การเปรียบเทียบเวอร์ชันโมเดลในการใช้งานจริง

เครื่องมือที่ใช้

1. Jenkins สำหรับการทำงานอัตโนมัติ CI/CD
2. MLflow การกำหนดเวอร์ชันและการติดตามโมเดล

‍การตรวจสอบและบำรุงรักษา

การสร้างความน่าเชื่อถือของโมเดลในการผลิตเป็นสิ่งสำคัญ

1. การตรวจสอบประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

     - ติดตามความหน่วงของการอนุมาน การใช้หน่วยความจำ และการใช้พลังงาน

     - Prometheus + Grafana: สำหรับตรวจสอบอุปกรณ์เอดจ์

2. แบบจำลองการตรวจจับการดริฟท์

     - การทดสอบทางสถิติเพื่อตรวจจับการเปลี่ยนแปลงการกระจายข้อมูล

3. การฝึกฝนใหม่อัตโนมัติ

     - การอัปเดตโมเดลทริกเกอร์ตามประสิทธิภาพที่ลดลง

ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อกำหนด

การปรับใช้ Edge ML จะต้องจัดการความเสี่ยงด้านความปลอดภัย

1. การปรับใช้โมเดลที่ปลอดภัย

      - โมเดลที่ต้องเข้ารหัส (เข้ารหัส TensorRT)

     - การบูตอย่างปลอดภัยสำหรับอุปกรณ์ Jetson

2. ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การเรียนรู้แบบรวมศูนย์เพื่อการกระจาย

สรุป

MLOps จำเป็นสำหรับการปรับใช้และจัดการโมเดล ML บนอุปกรณ์เอดจ์ ที่ขับเคลื่อนด้วย Jetson  การใช้ประโยชน์จากเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ คอนเทนเนอร์ ไพพ์ไลน์ CI/CD และการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ทำให้มีการปรับใช้ AI เอดจ์ที่ปรับขนาดได้ มีประสิทธิภาพ และมีความปลอดภัยมากขึ้น