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14. Edge AI现场问题复盘：从设备日志到模型改进

共计 30 章节

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学习目标 · 核心概念 · 整体框架

课程导入学习目标

Edge AI基础回顾

边缘计算 · 端侧推理 · 模型部署

现场问题类型概览

性能瓶颈 · 精度下降 · 内存溢出

现场问题类型概览性能瓶颈

设备日志体系

日志分类（系统日志 · 应用日志 · 推理日志

设备日志体系日志分类

日志采集与存储

本地日志 · 远程日志 · 边缘网关汇聚

日志采集存储

日志解析与预处理

日志清洗 · 结构化提取 · 时间戳对齐

日志解析预处理

日志分析工具与平台

ELK · Grafana · Prometheus

日志分析工具平台

从日志定位问题

常见日志特征与问题映射 · 如超时 · 错误码

从日志定位问题常见日志特征

推理延迟突增——通过日志定位是CPU… · 模型优化不足还是数据加载瓶颈

案例实战1CPU

模型精度下降——结合日志中的输入数据… · 传感器漂移 · 环境光照影响进行根因分析

案例实战2模型精度下降

设备崩溃或重启——分析内核日志 · 应用崩溃栈 · 看门狗机制

案例实战3设备崩溃或重启

功耗异常——利用日志中的电池电量 · 温度 · 任务调度记录

案例实战4功耗异常

日志与模型版本关联

记录模型版本 · 输入输出哈希 · 推理结果

日志模型版本关联

数据漂移检测

通过日志统计特征（均值 · 方差 · 分布）识别数据漂移

数据漂移检测通过日志统计特征

模型改进流程

从问题定义 · 数据收集 · 标注

模型改进流程从问题定义

模型优化技术

量化 · 剪枝 · 蒸馏

模型优化技术量化

模型更新策略

热更新 · 灰度发布 · 回滚机制

模型更新策略热更新

日志驱动的模型评估

设计离线与在线评估指标 · 利用日志计算准确率 · 召回率

日志驱动的模型评…设计离线

异常检测与告警

基于日志的实时异常检测（阈值 · 统计 · ML）

异常检测告警

多设备现场问题——如何从海量日志中聚… · 区分个别设备与系统性问题

案例实战5多设备现场问题

网络不稳定场景——日志分析断连 · 重传 · 超时

案例实战6网络不稳定场景

边缘设备资源受限——通过日志分析内存 · CPU · 存储占用

案例实战7边缘设备资源受限

日志与模型可解释性

利用日志中的中间特征 · 激活值 · 注意力权重

日志模型可解释性

自动化复盘流程

构建从日志采集 · 分析 · 问题定位到模型改进的自动化流水线（C…

自动化复盘流程构建从日志采集

团队协作与知识沉淀

建立问题复盘文档 · 经验库 · 代码模板

团队协作知识沉淀

常见误区与陷阱

日志不完整 · 时间不同步 · 过度依赖日志

常见误区陷阱

安全与隐私

日志中的敏感信息保护 · 加密传输 · 合规要求

综合实战项目

从给定设备日志集出发 · 完成一次完整的问题复盘 · 输出改进方案并模拟模型更新

综合实战项目从给定设备日志集…

核心要点回顾 · 方法论提炼 · 学习路径建议

课程总结核心要点回顾

结业考核与拓展

设计一个Edge AI现场问题复盘方… · 涵盖日志分析 · 模型改进

结业考核拓展