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Sedna发布v0.5版本，新增多边协同推 理等新特性

2022年6月2日，Sedna发布v0.5版本，此版本新增了一个新的协同范式，并增强多个特性功能：

· 新增多边协同推理范式

新增加的多边协同推理（Multi Edge Inference）特性引入了一种新的多边协同的模式来管理分布式AI应用，以联合边缘节点多点算力，实现边缘节点的资源充分利用；支持基于特征提取的协同推理，实现边缘数据的隐私保护；支持边侧数据的过滤，实现边缘传输数据量的减少；引入消息中间件，在多个边缘AI应用组件之间支持异步消息通信。同时提供了一个完整的应用案例来展示行人跟踪应用以应对当前流行的新冠疫情防控场景。此应用基于多边缘协同推理，并集成业界领先的行人重识别（ReID）算法和实现了跨摄像头的行人跟踪和密接识别功能。

· 边云协同增量学习支持芯片异构

某些场景下，增量学习中训练、评估、推理worker节点的芯片存在差异，无法统一使用同一版本的AI模型，需要根据芯片的版本进行模型的转换。新版本增量学习支持芯片异构后，使用者无须手动转换不同模型，创建应用时配置模型对应的芯片版本，即可实现模型在不同节点上的自适应转换。

· 边云协同终身学习支持多节点部署

Sedna现有终身学习版本，需要保证数据集和训练、评估、推理worker的nodeName相同。但在如下场景下，这种方式存在一定局限性：- 训练worker所需的资源比评估worker和推理worker要多，部分情况计算资源不满足，需要调度它们在不同节点上；- 部分场景，用户需要手动指定训练、评估、推理在特定节点上工作，例如两者都在边节点；因此，新增的特性使得终身学习的训练、评估、推理worker支持配置不同的nodeName和nodeSelector，实现workers的创建可以灵活指定运行节点；

· Sedna支持helm方式安装部署

sedna支持helm包管理工具部署，新引入sedna helm charts，包括sedna-gm、sedna-lc和sedna-kb的helm charts，支持用户按需安装需要组件，用户也可以根据helm规则自定义或者修改sedna helm charts应用模板。此外，用户可以将sedna helm charts上传到各类云原生应用市场，以一种更简单、便捷的方式部署起整套sedna环境。详细部署说明请参考：https://github.com/kubeedge/sedna/tree/main/build/helm/sedna