將此框架部署在嵌入式設備上以實現實時的新穎性偵測，可以遵循以下步驟：
模型簡化：由於嵌入式設備的計算資源有限，需對無監督學習模型進行簡化，選擇計算效率高的算法（如K-Means或DBSCAN），並考慮使用量化技術來減少模型的大小和計算需求。
邊緣計算：利用邊緣計算技術，將數據處理和模型推斷移至靠近數據源的設備上，這樣可以減少延遲並提高實時性。嵌入式設備可以即時收集數據並進行分析，從而快速響應異常情況。
數據流處理：實施流式數據處理架構，確保模型能夠持續接收和處理來自傳感器的數據流。這可以通過使用輕量級的數據處理框架（如Apache Kafka或MQTT）來實現。
資源管理：在嵌入式系統中，需有效管理計算資源和電源，通過優化算法的計算複雜度和內存使用，確保系統在長時間運行下的穩定性。
實時監控和更新：設計一個實時監控系統，能夠根據新數據自動更新模型，並在必要時進行模型重訓練，以保持檢測的準確性和可靠性。
通過這些步驟，可以有效地將無監督學習框架部署在嵌入式設備上，實現高效的實時新穎性偵測。