面向边缘计算的轻量化AI模型部署系统架构设计

摘要

针对边缘计算场景下人工智能（AI）模型部署面临的资源受限与效率瓶颈双重挑战，本文构建了一种云边端协同的轻量化AI模型部署系统架构，涵盖终端感知与采集、边缘接入与预处理等五层结构，重点阐述了推理引擎适配接入、云边端资源调度控制、模型版本管理发布及数据隐私保护提取四项核心技术。实验结果表明，该系统在推理延迟、资源占用和带宽利用等关键指标上均有显著优化，为边缘计算环境下人工智能（AI）模型的高效、稳定与安全部署提供了可行的解决方案。

关键词

边缘计算 / 轻量化人工智能(AI)模型 / 部署系统架构 / 云边端协同 / 资源调度