Aplicación de la cuantificación y la práctica de los modelos profundos para el despliegue de bordes

La implementación de modelos de aprendizaje profundo en dispositivos de bordes requiere optimizar su tamaño y eficiencia computacional. La cuantificación y la poda son dos técnicas que ayudan a reducir la complejidad del modelo manteniendo el rendimiento. Este artículo analiza cómo implementar estos métodos de manera efectiva para el despliegue de bordes.

Comprensión de la cuantificación

La cuantificación implica reducir la precisión de los números utilizados para representar parámetros y activaciones modelo. En lugar de los números flotantes de 32 bits, se utilizan formatos de menor precisión como los números de 8 bits. Esto reduce el uso de la memoria y acelera la inferencia en hardware compatible.

Las técnicas comunes de cuantificación incluyen la cuantificación posterior a la formación y la capacitación en cuarentena. La cuantificación posterior a la capacitación se aplica después de la capacitación, mientras que la capacitación en cuarentena incorpora la cuantificación durante el proceso de capacitación para una mejor precisión.

Implementación de la Pruning

El ensayo elimina pesos innecesarios o menos importantes de una red neuronal. Esto resulta en un modelo de espaciador que requiere menos cálculos. El ensayo se puede aplicar durante o después de la formación, con técnicas como la poda de magnitud, que elimina pesos por debajo de un determinado umbral.

Las estrategias de podado incluyen poda estructurada, que elimina neuronas enteras o filtros, y poda no estructurada, que elimina pesos individuales. La poda estructurada suele llevar a modelos más eficientes en aceleradores de hardware.

Combinando la cuantización y la pring

Aplicar tanto la cuartificación como la poda puede optimizar significativamente los modelos profundos para el despliegue de bordes. El proceso normalmente implica podar el modelo primero para reducir el tamaño y la complejidad, seguido de la cuarentena para comprimir más el modelo y mejorar la velocidad de inferencia.

Es necesario calibrar cuidadosamente para mantener la precisión del modelo. Técnicas como el ajuste fino después de la poda y la cuantización ayudan a recuperar la pérdida potencial de rendimiento. La compatibilidad de hardware también debe considerarse para maximizar los beneficios.

Consejos de aplicación