端云协同轻量化 Agent 部署架构

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  端云协同架构全景图                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  【端侧设备层】                                             │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐        │
│  │  智能手机   │  │   IoT 设备   │  │ 边缘服务器  │        │
│  │             │  │             │  │             │        │
│  │ • 轻量化    │  │ • 超低功耗  │  │ • 中等算力  │        │
│  │ • 低延迟    │  │ • 传感器    │  │ • 区域服务  │        │
│  │ • 隐私保护  │  │ • 本地推理  │  │ • 边缘聚合  │        │
│  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘  └──────┬──────┘        │
│         │                │                │                 │
│         └────────────────┼────────────────┘                 │
│                          │                                  │
│                          ▼                                  │
│  【协同通信层】                                             │
│  ┌─────────────────────────────────────────────────┐       │
│  │  • 5G/6G 通信  • MQTT 消息  • gRPC 调用         │       │
│  │  • 动态卸载决策  • 自适应压缩  • 安全加密       │       │
│  └──────────────────┬──────────────────────────────┘       │
│                     │                                       │
│                     ▼                                       │
│  【云端服务层】                                             │
│  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐  ┌─────────────┐        │
│  │  训练集群   │  │  模型仓库   │  │  联邦聚合   │        │
│  │             │  │             │  │             │        │
│  │ • 大模型    │  │ • 版本管理  │  │ • 梯度聚合  │        │
│  │ • 分布式    │  │ • A/B 测试   │  │ • 全局更新  │        │
│  │ • 弹性扩展  │  │ • 灰度发布  │  │ • 隐私保护  │        │
│  └─────────────┘  └─────────────┘  └─────────────┘        │
│                                                             │
│  任务分配策略：                                             │
│    • 端侧优先：简单推理、隐私敏感任务在端侧                │
│    • 云侧增强：复杂推理、大模型训练在云端                  │
│    • 动态卸载：根据网络、电量、负载动态调整                │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

关键特性：
  • 端侧优先：优先在端侧执行，降低延迟
  • 云侧增强：复杂任务卸载到云端
  • 动态卸载：智能决策端云任务分配
  • 自适应优化：根据环境动态调整策略
                        

class OffloadingDecision:
    def __init__(self):
        self.weights = {
            'network': 0.30,
            'battery': 0.25,
            'complexity': 0.25,
            'privacy': 0.20
        }
    
    def decide(self, task, context) -> str:
        """
        决策任务在端侧还是云侧执行
        
        Args:
            task: 任务信息 (复杂度、隐私敏感度)
            context: 上下文信息 (网络延迟、电量)
        
        Returns:
            'edge' 或 'cloud'
        """
        score_edge = 0
        score_cloud = 0
        
        # 网络延迟评分
        if context.network_latency < 50:
            score_edge += self.weights['network']
        elif context.network_latency > 200:
            score_cloud += self.weights['network']
        
        # 电量评分
        if context.battery_level > 30:
            score_edge += self.weights['battery']
        elif context.battery_level < 15:
            score_cloud += self.weights['battery']
        
        # 任务复杂度评分
        if task.complexity == 'simple':
            score_edge += self.weights['complexity']
        else:
            score_cloud += self.weights['complexity']
        
        # 隐私敏感度评分
        if task.privacy_level == 'high':
            score_edge += self.weights['privacy']
        else:
            score_cloud += self.weights['privacy']
        
        return 'edge' if score_edge > score_cloud else 'cloud'

# 使用示例
decision = OffloadingDecision()
task = Task(complexity='simple', privacy_level='high')
context = Context(network_latency=30, battery_level=45)

result = decision.decide(task, context)
print(f"执行位置：{result}")  # 输出：edge
                        

import torch
import torch.quantization as quant

# 1. 训练后量化 (PTQ)
def post_training_quantization(model, calibration_loader):
    # 融合层 (Conv+BN+ReLU)
    model_fused = quant.fuse_modules(model, [
        ['conv1', 'bn1', 'relu1'],
        ['conv2', 'bn2', 'relu2']
    ])
    
    # 设置量化配置
    model_fused.qconfig = quant.get_default_qconfig('fbgemm')
    
    # 准备量化
    model_prepared = quant.prepare(model_fused)
    
    # 校准 (使用少量数据确定量化参数)
    with torch.no_grad():
        for data, _ in calibration_loader:
            model_prepared(data)
    
    # 转换为量化模型
    model_quantized = quant.convert(model_prepared)
    
    return model_quantized

# 2. 量化感知训练 (QAT)
def quantization_aware_training(model, train_loader):
    # 设置 QAT 配置
    model.qconfig = quant.get_default_qat_qconfig('fbgemm')
    
    # 准备 QAT
    model_prepared = quant.prepare_qat(model)
    
    # 正常训练 (模拟量化误差)
    optimizer = torch.optim.Adam(model_prepared.parameters(), lr=0.001)
    for epoch in range(10):
        for data, target in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            output = model_prepared(data)
            loss = criterion(output, target)
            loss.backward()
            optimizer.step()
    
    # 转换为量化模型
    model_quantized = quant.convert(model_prepared)
    
    return model_quantized

# 3. 导出到移动端 (TFLite/ONNX)
def export_to_mobile(model_quantized, input_shape):
    # 导出为 ONNX
    dummy_input = torch.randn(input_shape)
    torch.onnx.export(
        model_quantized,
        dummy_input,
        'model_quantized.onnx',
        opset_version=13,
        input_names=['input'],
        output_names=['output']
    )
    
    # 使用 ONNX Runtime 端侧推理
    import onnxruntime as ort
    session = ort.InferenceSession('model_quantized.onnx')
    
    return session

# 性能对比
# FP32: 模型大小 100MB, 推理延迟 50ms
# INT8: 模型大小 25MB, 推理延迟 15ms (3.3x 加速)
# INT4: 模型大小 12.5MB, 推理延迟 10ms (5x 加速)
                        

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                  FedAvg 算法流程                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│                                                             │
│  初始化：                                                   │
│    云端服务器初始化全局模型 w₀                              │
│                                                             │
│  迭代训练 (t = 0, 1, 2, ...):                               │
│                                                             │
│  1. 服务器选择参与客户端                                    │
│     S_t = 随机选择 K 个客户端                               │
│                                                             │
│  2. 服务器下发全局模型                                      │
│     对每个客户端 k ∈ S_t:                                   │
│       w_t^k = w_t (下发全局模型)                            │
│                                                             │
│  3. 客户端本地训练                                          │
│     对每个客户端 k ∈ S_t:                                   │
│       使用本地数据 D_k 训练 E 个 epoch                      │
│       w_{t+1}^k = LocalUpdate(w_t^k, D_k)                  │
│       上传梯度更新 Δw^k = w_{t+1}^k - w_t^k                │
│                                                             │
│  4. 服务器聚合更新                                          │
│     w_{t+1} = w_t + Σ_{k∈S_t} (n_k / n) * Δw^k            │
│     其中 n_k 是客户端 k 的数据量，n = Σn_k                 │
│                                                             │
│  5. 检查收敛条件                                            │
│     如果收敛，结束；否则 t = t + 1，继续迭代                │
│                                                             │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

关键特性：
  • 数据不出域：原始数据保留在客户端
  • 梯度聚合：仅上传梯度更新，不上传数据
  • 加权平均：按数据量加权聚合
  • 隐私保护：可选差分隐私、安全聚合
                        

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

class FederatedClient:
    def __init__(self, model, local_data, device):
        self.model = model.to(device)
        self.local_data = local_data
        self.device = device
    
    def local_update(self, global_weights, epochs=5, lr=0.01):
        """本地训练"""
        # 加载全局权重
        self.model.load_state_dict(global_weights)
        self.model.train()
        
        optimizer = torch.optim.SGD(self.model.parameters(), lr=lr)
        criterion = nn.CrossEntropyLoss()
        
        for epoch in range(epochs):
            for data, target in self.local_data:
                data, target = data.to(self.device), target.to(self.device)
                
                optimizer.zero_grad()
                output = self.model(data)
                loss = criterion(output, target)
                loss.backward()
                optimizer.step()
        
        # 返回更新后的权重
        return self.model.state_dict()

class FederatedServer:
    def __init__(self, model, num_clients):
        self.global_model = model
        self.num_clients = num_clients
    
    def federated_averaging(self, client_weights, client_sizes):
        """FedAvg 聚合"""
        total_size = sum(client_sizes)
        averaged_weights = {}
        
        # 初始化
        for key in client_weights[0].keys():
            averaged_weights[key] = torch.zeros_like(client_weights[0][key])
        
        # 加权平均
        for weights, size in zip(client_weights, client_sizes):
            for key in weights.keys():
                averaged_weights[key] += (size / total_size) * weights[key]
        
        return averaged_weights
    
    def train_round(self, clients, selected_clients, client_sizes):
        """一轮联邦训练"""
        global_weights = self.global_model.state_dict()
        updated_weights = []
        
        # 客户端本地训练
        for client_idx in selected_clients:
            client = clients[client_idx]
            local_weights = client.local_update(global_weights)
            updated_weights.append(local_weights)
        
        # 服务器聚合
        selected_sizes = [client_sizes[i] for i in selected_clients]
        new_global_weights = self.federated_averaging(
            updated_weights, 
            selected_sizes
        )
        
        # 更新全局模型
        self.global_model.load_state_dict(new_global_weights)
        
        return new_global_weights

# 使用示例
# 1. 初始化服务器和客户端
server = FederatedServer(model, num_clients=100)
clients = [
    FederatedClient(model, local_data[i], device) 
    for i in range(100)
]
client_sizes = [len(local_data[i]) for i in range(100)]

# 2. 联邦训练
num_rounds = 50
clients_per_round = 10

for round in range(num_rounds):
    # 随机选择客户端
    selected = np.random.choice(
        range(100), 
        size=clients_per_round, 
        replace=False
    )
    
    # 一轮训练
    server.train_round(clients, selected, client_sizes)
    
    print(f"Round {round+1}/{num_rounds} completed")

# 3. 评估全局模型
test_accuracy = evaluate(server.global_model, test_data)
print(f"Test Accuracy: {test_accuracy:.2f}%")