AI時代系列(3) 機器學習三部曲: 📘 第三部：《強化學習 —— AI 的決策與進化》
92/100 第十週：📌 部署、整合與未來展望
92.模型壓縮與部署輕量化 💼 Edge AI 也能跑強化學習！
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📍 單元導言
強化學習的策略網路常在 GPU 或雲端環境中訓練，但現代許多應用——例如：智慧家庭、無人機、行動機器人、自駕車子系統——需要將**RL 模型部署到邊緣裝置（Edge Device）**上運行。
本單元將介紹如何將 RL 模型壓縮、量化、蒸餾與優化，讓它在記憶體有限、運算能力有限的設備上也能即時決策。
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🧭 一、為何強化學習需要輕量化部署？
原因 說明
記憶體限制 Edge 裝置如樹莓派、IoT 控制器，RAM 通常小於 1GB
延遲敏感 決策動作需在數十毫秒內完成，無法等待遠端伺服器回應
能源限制 行動裝置電池有限，無法長時間高負載運算
無網路場景 離線狀態下仍需持續決策，如無人機中途斷線情境
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🔧 二、輕量化策略一覽表
• ✂ 模型剪枝 (Pruning)
移除權重中貢獻極小的神經元
🔸 適用於：Actor-Critic 網路、Q 網路
• ⚖ 參數量化 (Quantization)
將浮點轉為 INT8 / INT4 以節省空間與加速推論
🔸 適用於：推論階段（Inference）
• 🔄 知識蒸餾 (Knowledge Distillation)
將大型教師策略網路「壓縮」為小型學生網路
🔸 適用於：完整策略網路複製
• 🏗 網路設計輕量化
使用 MobileNet、SqueezeNet 替代 ResNet 等大型網路
🔸 適用於：初期訓練結構設計階段
• 🚀 TensorRT / ONNX 優化
加速部署執行，適用於 GPU、Jetson、NPU 等硬體平台
🔸 適用於：邊緣推論引擎
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🧪 三、簡化實作：PyTorch RL 策略網路 → 輕量 ONNX 模型部署流程
🎯 假設你訓練了一個 Actor-Critic 模型 actor_net，希望部署到 Jetson Nano 或 Edge 裝置上。
✅ 將模型導出為 ONNX：
python
import torch
dummy_input = torch.randn(1, state_dim) # 假設狀態為 1D 向量
torch.onnx.export(actor_net, dummy_input, "actor_net.onnx", input_names=['state'], output_names=['action'])
這段程式將訓練好的 Actor 網路模型 actor_net 轉換成 ONNX 格式，方便跨平台部署與後續輕量化優化，例如用於邊緣設備或即時推論。
✅ 用 ONNX Runtime 進行推論：
python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
sess = ort.InferenceSession("actor_net.onnx")
state = np.random.rand(1, state_dim).astype(np.float32)
action = sess.run(None, {'state': state})[0]
print("動作輸出:", action)
這程式用 ONNX Runtime 載入 Actor 模型，將新的狀態輸入進去，並取得 AI 模型計算出的動作建議，可直接用於即時部署。
這樣就能在支援 ONNX 的輕量平台（如 Jetson、樹莓派 + NPU）即時執行策略決策！
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📦 四、Edge AI 上的 RL 成功應用案例
🏠 智慧家庭節能控制
RL 控制策略部署於 Home Assistant + ESP32 控制板，節省照明與冷氣耗電
🚁 無人機航向修正
PPO 訓練策略壓縮後部署於 Pixhawk 控制器，實現強風環境下的自穩定控制
🏭 智慧製造
工業機器人末端控制策略經知識蒸餾後部署於工業邊緣設備，執行高速零件組裝
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📚 小測驗題
1️⃣ RL 模型部署在邊緣裝置時，主要考量哪三項因素？
✅ 記憶體限制、延遲需求、能源耗用
解析：
邊緣裝置（如智慧家居控制板、無人機控制器、工業現場機器人）通常硬體資源有限。部署強化學習模型時，需特別注意：
• 記憶體限制：模型參數大小必須足夠小，避免佔用過多記憶體資源。
• 延遲需求：邊緣裝置通常需即時反應，因此推論速度必須快速穩定。
• 能源耗用：許多邊緣設備採用電池供電，過度運算會加速耗電。
因此輕量化技術（如剪枝、量化、蒸餾）非常重要，幫助模型在有限資源下穩定運行。
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2️⃣ 下列哪種技術能將大型 RL 策略網路轉換為小型網路而保持效能？
✅ 知識蒸餾（Knowledge Distillation）
解析：
知識蒸餾是一種模型壓縮技術，透過讓「學生網路」模仿「教師網路」的輸出行為，學習到策略的核心知識，最終得到更小、更輕量的模型，同時保留接近的決策效能。
在 RL 中，蒸餾可把龐大的 Actor-Critic 網路或 DQN 策略網路壓縮，方便部署在邊緣設備或行動平台。
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✨ 單元金句
「不是每個 RL 模型都要跑在雲端，最聰明的 AI 是能在微型晶片上即時做出正確決策。」
