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LEARNING PATH / AI
微軟官方的 Edge AI 課程。從邊緣運算的基礎概念一路做到把小型語言模型(SLM)實際部署到裝置上:認識 Phi、Qwen、Gemma、BitNet 等模型家族,學會用 llama.cpp、Microsoft Olive、OpenVINO、Apple MLX、Qualcomm…
外部課程內容來自 microsoft/edgeai-for-beginners,MIT License, Copyright (c) Microsoft Corporation。原文為英文且原 repo 沒有官方中文版,碼力獅提供中文翻譯與整理(翻譯課文、保留原文的參考資源連結、附上重點整理),非原作者的官方中文版;內容如與原文有出入,以原文為準。 原始來源 ↗
微軟官方的 Edge AI 課程。從邊緣運算的基礎概念一路做到把小型語言模型(SLM)實際部署到裝置上:認識 Phi、Qwen、Gemma、BitNet 等模型家族,學會用 llama.cpp、Microsoft Olive、OpenVINO、Apple MLX、Qualcomm QNN做格式轉換與量化,建立 SLMOps 的完整維運流程,再進一步做出會呼叫工具、支援 MCP 的 SLM agent,最後用 Microsoft Foundry Local 整合出一套可上線的邊緣 AI 應用。
基本的機器學習概念(什麼是推論、什麼是量化)、看得懂 Python 與命令列操作;不需要先會深度學習理論,但需要願意實際安裝 llama.cpp、ONNX Runtime 這類工具動手跑。部分章節(Apple MLX、Qualcomm QNN、NVIDIA Jetson)需要對應的硬體才能實作,沒有硬體照樣看得懂原理與程式碼。
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