开发者有多种工具和框架可用于构建边缘 AI 系统，这些系统侧重于直接在设备（如摄像头、传感器或嵌入式硬件）上运行机器学习模型，而不是依赖云服务器。 主要选项包括 TensorFlow Lite、PyTorch Mobile 和 ONNX Runtime，它们旨在优化模型并在资源受限的设备上部署模型。 例如，TensorFlow Lite 提供了转换器来缩小 TensorFlow 模型，以及用于在 Android、iOS 和微控制器上进行推理的 API。 PyTorch Mobile 为 PyTorch 模型提供类似的功能，而 ONNX Runtime 支持跨平台部署，并与 NVIDIA GPU 或 Intel Neural Compute Sticks 等硬件加速器集成。 OpenVINO (Intel) 和 NVIDIA JetPack SDK 等框架还分别为 Intel 处理器或 Jetson 设备提供特定于硬件的优化。
专用工具可以解决模型大小和延迟等挑战。 量化（降低模型权重的数值精度）和剪枝（删除不必要的连接）是常用技术。 TensorFlow Lite 包括后训练量化，PyTorch 提供动态量化以提高运行时效率。 Edge Impulse 是一个简化嵌入式设备数据收集、训练和部署的平台，支持 Arm Cortex-M 芯片和 Raspberry Pi。 对于高性能场景，NVIDIA TensorRT 优化 Jetson 或桌面 GPU 的模型，而 Apache TVM 将模型编译为可在 ARM CPU 或 FPGA 加速器等各种硬件目标上运行的高效代码。 这些工具通常包括分析功能，用于识别模型执行中的瓶颈。
AWS IoT Greengrass、Azure IoT Edge 和 Google Coral 等部署和管理平台简化了将 AI 集成到边缘系统中的过程。 Google Coral 提供带有 TPU 的 USB 加速器和一个用于编译 TensorFlow Lite 模型的工具包。 TensorFlow.js 等开源项目支持基于浏览器的边缘设备推理。 对于低功耗微控制器，TensorFlow Lite for Microcontrollers 支持小于 20 KB 的模型，非常适合可穿戴设备或传感器。 DeepStream (NVIDIA) 等框架专注于视频分析管道，将推理与数据处理相结合。 许多工具还支持无线更新和监控，例如用于边缘部署的 Docker 容器或用于跟踪模型性能的云仪表板。 选择正确的堆栈取决于硬件约束、延迟要求和现有基础设施。