是的，可以将模型部署在边缘以减少延迟，通过在智能手机、物联网传感器或嵌入式系统等设备上本地处理数据，而无需依赖远程云服务器。边缘部署最大限度地减少了数据在网络上传输的时间，这对于需要实时决策的应用程序至关重要。例如，自动驾驶汽车不能等待往返云服务器来检测障碍物，它需要来自车载硬件的即时推理。通过直接在边缘设备上运行模型，开发人员可以绕过网络瓶颈，即使在连接不可靠的情况下也能确保更快的响应时间。
为了实现这一点，必须针对边缘硬件约束优化模型。像 TensorFlow Lite、ONNX Runtime 或 PyTorch Mobile 这样的工具使开发人员能够将大型神经网络转换为轻量级格式，从而在内存或处理能力有限的设备上高效运行。例如，使用 Raspberry Pi 的工厂检测系统可能会部署视觉模型的修剪版本以实时检测缺陷，从而避免了将高分辨率图像发送到云端的延迟。像 Google 的 Coral Edge TPU 或 NVIDIA Jetson 模块这样的硬件加速器通过将计算密集型任务卸载到专用芯片来进一步提高性能。这些优化平衡了准确性和速度，确保模型满足延迟目标，而不会过度消耗资源。
但是，边缘部署引入了权衡。与基于云的对应物相比，更小、量化的模型可能会牺牲一些准确性，开发人员必须严格测试这些妥协。维护也变得更加复杂——在数千个边缘设备上更新模型需要强大的空中下载 (OTA) 更新系统。尽管存在这些挑战，但边缘部署对于延迟敏感的用例来说是实用的。安全摄像头中的视频分析、离线处理命令的语音助手或本地预测故障的工业设备都是边缘推理提供切实利益的例子。通过仔细选择工具、优化模型和设计硬件约束，开发人员可以有效地减少延迟，同时保持可靠性。