Implementeer capabele AI-modellen op beperkte hardware — fabriekslocaties, voertuigen, medische apparaten, retailkiosken. Wij selecteren, optimaliseren en implementeren SLM's die daadwerkelijk werken in productie op edge-hardware.
Fabriekslocaties, voertuigen en afgelegen locaties hebben onbetrouwbare of geen internetconnectiviteit
Cloud AI-latentie (200–2000ms heen-en-terug) is te traag voor realtime fysieke besturingslussen
Datasouvereiniteitsregels sluiten cloudtransmissie uit voor gevoelige sensordata in gereguleerde sectoren
De meeste teams weten niet welke kleine modellen daadwerkelijk werken in productie versus alleen in benchmarks
Kwantisatie en runtimeselectie voor edge-hardware is sterk gespecialiseerd — standaardhandleidingen dekken dit niet
Zes fasen van hardware-beperkingskartering tot productie edge-implementatie met OTA-updates.
Documenteer hardwarespecificaties (RAM, CPU/GPU/NPU, vermogensbudget), connectiviteitsprofiel, latentievereisten en bedrijfsomgeving (temperatuur, trillingen, stof).
Benchmark Phi-4-mini, Gemma 3 1B/4B, SmolLM2 en Qwen 2.5 kleine modellen op uw taak op uw doelhardware — niet alleen cloud-benchmarks.
Converteer naar INT4 GGUF (llama.cpp), INT8 ONNX of TFLite op basis van de doelruntime en hardwareversneller (NVIDIA Jetson, Snapdragon, Apple Neural Engine).
Kies tussen llama.cpp (CPU/GPU), ONNX Runtime (cross-platform), ExecuTorch (mobiel/embedded) of Transformers.js (browser/WASM) op basis van uw platform.
Bouw de REST API, embedded C++ bindings of WebAssembly module die integreert met uw bestaande edge-applicatie.
Implementeer modelversiebeheer en push-on-reconnect updates zodat edge-apparaten nieuwe modelversies ontvangen zonder handmatige interventie.
U bouwt producten voor fabriekslocaties, voertuigen, medische apparaten of IoT-platforms waar cloudconnectiviteit niet beschikbaar, te traag of verboden is. U wilt AI die volledig offline draait op beperkte hardware. U bent een automotive OEM, industriële fabrikant, fabrikant van medische apparaten of IoT-platformbouwer.
Een Raspberry Pi 5 (8GB RAM) kan SmolLM2 1.7B INT4 draaien op ~3 tokens/seconde via llama.cpp — voldoende voor sleutelwoordextractie, classificatie en eenvoudige Q&A. Voor realtime antwoorden draait een Jetson Orin NX (16GB, 1024-core GPU) Phi-4-mini 3.8B INT4 op 20–40 tokens/seconde.
Phi-4-mini 3.8B leidt bij redeneertaken (wiskunde, gestructureerde analyse). Gemma 3 4B leidt bij meertalig en algemene instructieopvolging. SmolLM2 1.7B is het snelste op CPU-only hardware. Qwen 2.5 1.5B is het sterkste voor Chinees/meertalig. We benchmarken alle kandidaten op uw specifieke taak.
Voor gestructureerde taken (classificatie, extractie, sjabloongebaseerde generatie) bereiken SLM's 80–95% van GPT-4-nauwkeurigheid na taakspecifieke fine-tuning. Voor open-ended redenering: verwacht 60–80%. We voeren altijd een benchmark uit op uw specifieke taak vóór we committeren aan een implementatie.
Ja. We implementeren een OTA update pipeline die nieuwe gekwantiseerde modelbestanden naar edge-apparaten pusht wanneer ze herverbinden. Modelversiebeheer, terugvalondersteuning en gefaseerde uitrol (canary → 10% → 50% → 100%) zijn allemaal inbegrepen.
Ja. We hebben AI-pipelines ontworpen voor automotive-toepassingen met ONNX Runtime met automotive-grade Qualcomm Snapdragon of NVIDIA DRIVE hardware. OBD-II integratie, CAN bus data-opname en AUTOSAR-compatibele integratiepatronen vallen allemaal binnen het bereik.
Laten we bespreken hoe deze dienst uw specifieke uitdagingen aanpakt en echte resultaten oplevert.