主要观点：作者通过五年将神经网络部署到资源受限设备的经历，介绍了边缘 AI 部署的世界，包括边缘 AI 的现实情况、三种常见框架（TensorFlow Lite、ONNX Runtime、PyTorch Mobile）的优缺点及在实际项目中的应用，给出了选择框架的建议，并强调理解边缘部署的挑战和优化技术的重要性。

关键信息：

• 边缘 AI 部署的好处，如低延迟、隐私增强、离线功能和成本节省。
• TensorFlow Lite：由转换器、解释器和硬件加速 API 组成，在 Android 上集成良好、优化成熟，在目标 Android 设备和需要硬件加速时表现出色，但转换复杂模型困难、iOS 部署不佳、错误信息晦涩。
• ONNX Runtime：围绕标准化模型格式、图优化引擎和可插拔执行提供程序构建，能解决多平台项目问题、实现模型互操作性，但文档碎片化、某些模型架构转换困难、初始设置复杂。
• PyTorch Mobile：以 TorchScript 为中间表示，开发体验与 PyTorch 一致，在与 PyTorch 研究团队合作、快速迭代和使用 PyTorch 特定功能时表现优秀，但二进制大小大、硬件加速支持有限、Android 集成不够完善。
• 实际项目中的比较：在模型兼容性、性能和开发者体验方面各有优劣，如自然语言处理项目中不同框架的转换情况，不同框架在不同设备上的性能差异，以及开发者对不同框架的学习曲线和调试友好度感受。
• 实施技巧：包括性能优化秘密（如先分析再优化、充分测试量化等）和工作流技巧（如创建验证套件、版本控制等）。
• 选择框架的建议：根据目标平台、性能需求、团队情况等选择合适框架，混合方法往往效果最佳。
• 边缘 AI 领域在不断发展，各框架都在改进。

重要细节：

• 以一个制造客户的视觉检测系统为例，说明边缘 AI 的必要性和云解决方案的局限性。
• 列举多个实际项目，如零售客户的实时库存跟踪系统、医疗项目中的模型协作等，展示不同框架的应用场景和效果。
• 提供具体的性能测试数据和开发者体验评估。
• 提及各框架的最新发展动态，如 TensorFlow Lite 的硬件支持扩展等。