Sinossi
Was passiert, wenn Ihr KI-Modell dort arbeiten muss, wo das Netzwerk endet — nicht als Ausnahme, sondern als Normalzustand? Wenn der Berg das Signal blockiert, das Schiff auf hoher See fährt oder die Erntemaschine durch ein Maisfeld rollt, in dem seit zwanzig Jahren kein Funkmast stand?
• Wie Sie Inferenz-Pipelines auf Hardware quetschen, die mehr einer Armbanduhr ähnelt als einem Server-Rack — und trotzdem über Wochen hinweg zuverlässige, korrekte Ergebnisse liefern, ohne jemals ein Backend zu kontaktieren
• Der kritische Unterschied zwischen Quantisierung, die Genauigkeit zerstört, und jener, die sie nur verschlechtert — und warum dieser Unterschied bei 40 °C im staubigen Gehäuse eines Traktors über Erfolg oder Misserfolg entscheidet
• Lokale Datenarchitekturen, die ohne Cloud funktionieren: CRDTs, Delta-Sync unter extremen Bandbreitenbeschränkungen und föderiertes Lernen für Geräte, die sich nur einmal im Monat sehen — und dann mit unterschiedlichen Softwareständen
• Sicherheitsstrategien für Zero-Trust, das nicht auf permanenter Cloud-Anbindung basiert — inklusive Härtung gegen physische Manipulation, Metriksammlung ohne Grafana und Tests, die Netzpartitionen simulieren, statt sie zu ignorieren
Dieses Buch ist kein allgemeines Werk über Edge Computing und kein Marketing-Manifest für „KI überall“. Es ist ein technisches Handbuch für den Architekten, der vor der konkreten Aufgabe steht: Ein Modell muss auf dem Gerät laufen, mit begrenztem RAM auskommen und korrekte Ergebnisse liefern, ohne jemals ein Backend zu sehen. Es muss lernen, wenn sich die Gelegenheit bietet — aber nicht auf Kosten der Stabilität. Basierend auf jahrelanger Praxis — von Insulinpumpen mit Quantized-INT4-Modellen auf Cortex-M4-Prozessoren bis zu Erntemaschinen in Funklochgebieten — zeigt dieses Buch in vier Teilen, wie Sie KI-Systeme bauen, die im Feld bestehen oder scheitern müssen, ohne Rückfallebene auf AWS.
Wenn Sie bereit sind, KI-Architekturen zu entwerfen, die dort funktionieren, wo die Cloud nicht reicht, dann ist dieses Buch Ihr Handbuch für die Realität jenseits der Netzabdeckung. Beginnen Sie mit Teil I und messen Sie nicht die theoretische Netzabdeckung, sondern die praktische Verfügbarkeit — denn die smartesten KI-Systeme funktionieren genau dort, wo das Netz endet.
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Offline-First-KI: Architekturen für Umgebungen ohne Konnektivität (German Edition)
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Offline-First-KI (Paperback)
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