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有AI应用无缝下沉到边缘。负责打通AI应用和云边协同计算能力的通路。让边缘计算和AI社区的开发者们都能够获益。它能够有效降低分布式协同机器学习服务构建与部署成本、提升模型性能、保护数据隐私。杨老师重点为听众介绍了Sedna的基础架构，已推出的特性，例如协同推理，联邦学习，增量学习终身学习等等。来自：其他
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跨边云协同训练和协同推理。支持现有AI类应用无缝下沉到边缘，快速实现跨边云的协同推理、增量学习、联邦学习、终身学习等，最终降低边云协同机器学习服务构建与部署成本、提升模型性能、保护数据隐私等[1][3]。 Sedna项目由华为云边缘云创新Lab孵化，于20年12月在KubeEdge来自：其他![]()
网络，应用部署和元数据同步提供基础架构支持。 了解更多 方向介绍 查看更多 收起 构建高性能、低门槛的分布式协同AI框架，降低边云协同机器学习服务构建与部署成本、提升模型性能、保护数据隐私等。 - 边云协同推理：边云多模型协同推理，提升边缘推理准确度，研究内容包括：多目标的协同模型组训练方法来自：其他
