本文為2022 Intel DevCup參賽團隊「神櫻AI團隊」的作品介紹，該團隊提出<介面模型>創新概念，有效提高模型的彈性變動自由度，並運行於OpenVINO設備上，依循MLOps來落實聯合學習。
提案動機
傳統Edge AI架構沒有強調<介面模型>的角色，如同一個沒有<插座/插座>的廚房。以致於在優化模型時，將數據格式(如Input shape)都冰凍(Fixed)住了。因而失去適應需求變化的彈性。這顯著違背了MLOps原則，常讓聯合學習&分散式推理時陷入泥遭裡。
於是，在本專案提出介面模型(Interface Model)的設計理念，力求提升各AI模型的通用性，以及追求可抽換性(PnP)的益處。除了將能讓更多的系統模組(Component)之間具有更好的疏結合(Loosely-coupled)關係，並進而創造OpenVINO整體生態的有機次序(Organic order)。
解決方案
本專案裡，我們提出了介面模型(Interface Model)的設計理念，並以實例說明之。為了推廣這項<介面模型>創新設計的理念和技術。特別使用Excel來包裝Python程式，並提供可視化、可操作的UI畫面，來讓更多經理人們親自體驗這種新潮設計美妙滋味。在本專案裡，我們提供兩組<介面模型體驗包>，讓大家可以實機操作，動手體驗一番。兩組體驗包都使用來展示其運行。亦即，在Excel畫面背後的介面模型及主模型，都是經由OpenVINO優化之後，運行於CPU或NCS2上。
我們也提出介面模型的設計及開發流程，並開源範例程式碼，希望能達到拋磚引玉的效果，激發更多開發者來進一步豐富OpenVINO平台上的介面模型。除了將能讓更多的系統模組(Component)之間具有更好的疏結合(Loosely-coupled)關係，並進而創造OpenVINO整體生態的有機次序(Organic order)。
基於上述的創新設計，發揮<介面模型>，可以確保底層主模型的變動自由度。我們提出<基於潛藏間的AIOS架構設計>理念，它透過介面模型，來指揮各模型協同合作。
成果介紹短片：
成果介紹
本方案的目標是：設計介面模型，實現主模型的彈性變動自由度。例如，我們以ECG心電圖的分類模型為例，使用<介面模型>來擔任傳統的數據格式的轉換(含數據預處理)任務。這<介面模型+主模型>的新潮架構如下：
由於<介面模型>的貢獻，能輕易地把主模型抽換掉(PnP)，表現出彈性新陳代謝的有機次序，如下圖所示：
除了創造了主模型彈性抽換(PnP)的效益之外，還表現於可復用(Reusable)<介面模型>。例如，本專案裡，遷移了第三方套件OpenCV提供的超高解析度(Super-resolution)插值(Imputation)預訓練模型，來開發出自己的優質介面模型。並以優化AIGC文創為例，這AIGC(AI Generated Content)是由AI產生的內容，其特點是自動化生產、高效。例如下圖：
其中，原始資料是彩色的224 x 224小圖像。設計師們需要放大(3倍)，並且由AI自動渲染出大張的圖像(672 x 672)。這樣的架構具有三項優點：
1.自動產生：這是透過GAN模型的自動渲染。
2.更優質作品：這FSRCNN是OpenCV提供的預訓練模型，其圖像放大的效果，比傳統做法好很多(例如，沒有明顯的鋸齒狀邊緣)。
3.更高效：這FSRCNN介面模型可以經由OpenVINO優化，高校運行AI晶片上，運行效率大大提升。
對於藝術文創者而言，AI可以激發人們更多想像空間，例如上圖-1的GAN模型是學習Picasso畫風，而自動渲染出來的。這個模型也可以輸入八大山人的畫作，然後AI彩繪出Picasso的色彩風格，成為中西合璧的創新作品，例如下圖：
於是，將八大山人的山水畫作品，由AI彩繪出Picasso的色彩風格。
團隊自介
神櫻AI團隊共有5位成員。其中3位是由銘傳大學同學，1位是陽明交大同學。另一位是銘傳大學高煥堂教授，擔任本團隊的指導老師。我們的共同興趣和專長是<醫療AI聯合學習與分散式推理>相關技術。期待各位前輩先進不吝多指教。
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