在边缘环境或低延迟用例中部署 OpenAI 模型需要结合模型优化、硬件加速和本地处理。目标是最大限度地减少对云 API 的依赖，因为云 API 会引入网络延迟，而是直接在边缘设备上运行推理。这种方法通过在本地处理数据来减少延迟，避免与远程服务器进行往返通信。例如，一家使用计算机视觉进行实时质量控制的制造工厂可以将轻量级版本的 OpenAI 模型（如 CLIP）直接部署在边缘设备上，以便检查产品，而无需等待云响应。
要实现这一点，首先要优化模型以进行边缘部署。诸如量化（将数值精度从 32 位降低到 8 位）、剪枝（删除不太重要的神经网络节点）和蒸馏（训练较小的模型来模仿较大的模型）之类的技术可以缩小模型大小并降低计算需求。诸如 TensorFlow Lite、ONNX Runtime 或 NVIDIA TensorRT 之类的框架可帮助有效地转换和部署模型。例如，将 GPT-2 模型转换为具有 8 位量化的 ONNX 格式可以将推理时间减少 40-60%，同时保持可接受的准确性。诸如 OpenVINO 或 Core ML 之类的工具可以进一步优化模型以适应特定的硬件（例如，Intel CPU 或 Apple 神经引擎）。
接下来，利用硬件加速和边缘基础设施。将模型部署在具有 GPU、TPU 或专用 AI 加速器（例如，NVIDIA Jetson、Google Coral 或带有 AI 帽的 Raspberry Pi）的设备上。使用容器化 (Docker) 和编排工具（用于边缘的带有 K3s 的 Kubernetes）来管理跨分布式设备的部署。对于语音助手等延迟关键型应用程序，请将本地 OpenAI Whisper 模型用于语音转文本，并使用轻量级语言模型来离线处理命令。为频繁的查询实施缓存 - 例如，零售亭可以缓存常见的产品查询，以避免重新处理相同的请求。使用诸如 Prometheus 和 Grafana 之类的工具来监控性能，以确保延迟保持在阈值范围内（例如，对于实时系统，<100 毫秒）。