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訓練和推理需要大規模計算使用昂貴且耗電的 GPU 的資源。因此，深度學習是在云中執行的，或者在大型本地數據中心中。訓練新模型需要完成的天數和周數以及推理查詢遭受往返延誤的長時間延誤從云中。然而，輸入到云系統中的數據，對于更新訓練模型和推理查詢是主要在邊緣生成——在商店、工廠、終端、辦公樓、醫院、城市設施、5G小區站點、車輛、農場、家庭和手持移動設備設備。將快速增長的數據傳輸到和從云或數據中心導致不可持續網絡帶寬，成本高，響應速度慢，以及損害數據隱私和安全降低設備自主性和應用程序可靠性。
Deep-AI開發了一種獨特，集成和高效的訓練和推理深度學習解決方案邊緣。借助 Deep-AI，應用程序開發人員可以部署具有實時功能的集成訓練推理解決方案重新訓練他們的模型，同時在線推理同一設備。
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