主要观点：边缘计算正在重新定义部署和管理机器学习模型的方式，将模型推理直接带到物联网设备上，带来低延迟预测、离线操作和提高隐私等优势，但也带来新复杂性，需应用 DevOps 实践。
关键信息：

• 边缘 ML 与 DevOps 结合，传统 DevOps 管道适用于云或服务器部署，在边缘也适用，可使软件升级更易分发和维护。
• 介绍用于边缘 ML 部署的工具和平台，如 AWS IoT Greengrass、Azure IoT Edge、NVIDIA Jetson 设备、Raspberry Pi 等，它们可简化设备管理等工作。
• 阐述 CI/CD 和自动化在边缘 ML 部署中的应用，包括从模型更新到容器构建、部署及监控等流程。
• 强调在边缘进行监控、日志记录和维护的重要性，包括收集设备和模型指标、日志反馈、模型再训练及安全管理等。
• 通过在 Raspberry Pi 上部署模型的实例，展示整个流程从开发训练到部署监控的步骤。
  重要细节：
• AWS IoT Greengrass 可运行 AWS Lambda 函数或容器化应用，支持远程更新且可离线运行，与 AWS IoT 服务集成。
• Azure IoT Edge 用 Docker 容器封装模型等工作负载，能处理间歇性连接，将模型部署到边缘设备。
• NVIDIA Jetson 设备有强大 GPU 加速器，适用于边缘 AI 应用，需确保构建和更新可靠。
• Raspberry Pi 是常用物联网设备，可通过容器化和自定义更新机制进行 DevOps 操作。
• CI 过程中可自动将训练模型转换为设备友好格式并打包，CD 可远程部署到边缘设备，最佳实践是分阶段部署。
• 监控需收集系统和应用指标，日志反馈有助于改进模型，定期再训练保持模型新鲜，应用 DevSecOps 原则保障安全。