A Rapid Pipeline for Training and Deploying ML Models on WeBe Band
作者: Ehsan Kourkchi, Asmita Asmita, Houman Homayoun, Mahdi Eslamimehr
分类: cs.AI, cs.LG, cs.PF
发布日期: 2026-09-24
💡 一句话要点
提出一种快速管道以优化和部署边缘设备上的机器学习模型
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 边缘计算 机器学习 可穿戴设备 自动化流程 性能分析 资源管理 多模态数据监测
📋 核心要点
- 现有方法在边缘设备上开发机器学习模型时，面临计算和内存资源的限制，导致开发过程复杂且耗时。
- 本文提出了一种自动化的边缘机器学习工作流程，能够快速生成和部署适合WeBe Band的机器学习模型，支持多种轻量级模型。
- 实验结果表明，经典机器学习模型在微控制器上具有良好的实时性能，而轻量级神经网络则需精细的资源管理以实现有效部署。
📝 摘要（中文）
在边缘设备上开发优化的机器学习算法面临计算和内存资源有限的挑战。本文提出了一种简化的边缘机器学习工作流程，旨在快速开发、优化和部署机器学习模型，特别是在WeBe Band这一多模态生理数据监测的可穿戴设备上。该系统自动生成硬件高效的机器学习模型，支持AutoML、硬件感知量化和性能分析，以满足延迟目标，同时兼容设备的内存和功耗限制。实验结果显示，经典模型在实时性能上表现良好，而轻量级神经网络则需要仔细的资源管理。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决在资源受限的边缘设备上开发和部署机器学习模型的复杂性和效率问题。现有方法往往需要大量手动调整和优化，难以满足特定硬件的要求。
核心思路：通过构建一个自动化的工作流程，本文能够快速生成硬件高效的机器学习模型，并直接集成到WeBe Band的固件中，支持快速迭代和评估。
技术框架：整体架构包括自动生成可部署的固件工件、硬件感知模型编译和支持OTA部署的模块。系统集成了开源的Piccolo AI生态系统，提供了多种轻量级模型类的支持。
关键创新：最重要的创新在于系统级的自动化和部署能力，使得研究人员和开发者能够快速迭代模型并直接在目标硬件上进行评估，而不是提出新的学习架构。
关键设计：系统内置了设备上的性能分析工具，能够在真实执行条件下评估推理延迟和内存占用，确保模型在资源受限的环境中高效运行。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，经典机器学习模型在微控制器上实现了良好的实时性能，而轻量级神经网络在资源管理上表现出明显的挑战。具体而言，经典模型在延迟和内存占用方面的表现优于轻量级神经网络，强调了模型复杂性与可部署性之间的权衡。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括可穿戴健康监测设备、智能家居和物联网设备等。通过优化机器学习模型的开发和部署流程，可以显著提升边缘设备的智能化水平，推动健康监测和数据分析的实时性和准确性。
📄 摘要（原文）
Developing optimized machine-learning algorithms for edge devices with limited computational and memory resources is challenging, time-consuming, and highly dependent on device-specific constraints. In this work, we streamline an edge ML workflow to enable rapid development, optimization, and deployment of machine-learning (ML) models directly on the WeBe Band, a wrist-worn wearable device designed for multimodal physiological data monitoring. The proposed system automatically generates hardware-efficient ML models that can be easily integrated into the WeBe core firmware, supporting AutoML, hardware-aware quantization, and performance profiling to build models that meet desired latency targets while remaining compatible with device memory and power limitations. The proposed framework tightly integrates the open-source Piccolo AI ecosystem with an automated pipeline that generates deployable firmware artifacts, performs hardware-aware model compilation, and supports over-the-air (OTA) deployment. The system supports multiple lightweight model classes, including classical machine-learning algorithms and neural networks, and provides built-in on-device profiling tools to evaluate inference latency and memory footprint under realistic execution conditions. Experimental results demonstrate clear trade-offs between model complexity and deployability on a microcontroller, showing that classical models offer strong real-time performance while lightweight neural networks require careful resource management. Rather than proposing new learning architectures, the current work mainly focuses on system-level automation, deployability, and enabling researchers and developers to rapidly iterate on models and evaluate them directly on target hardware. Although demonstrated on the WeBe Band platform, the workflow is designed to be extensible to other ML-powered edge devices.