Mise en œuvre de la quantification et de la taille dans les modèles profonds pour le déploiement des bords

Déployer des modèles d'apprentissage profond sur les appareils de bord nécessite d'optimiser leur taille et leur efficacité de calcul. Quantification et taille sont deux techniques qui aident à réduire la complexité du modèle tout en maintenant les performances.

Comprendre la quantification

La quantification consiste à réduire la précision des nombres utilisés pour représenter les paramètres et les activations du modèle. Au lieu de nombres de points flottants 32 bits, des formats de précision inférieure comme les entiers 8 bits sont utilisés.

Les techniques courantes de quantification comprennent la quantification post-formation et la formation de quantification-connaissante. La quantisation post-formation applique la quantisation après la formation, tandis que la formation de quantification-connaissante intègre la quantification pendant le processus de formation pour une meilleure précision.

Mise en œuvre de la taille

La taille élimine les poids inutiles ou moins importants d'un réseau neuronal, ce qui se traduit par un modèle plus éparpillé qui nécessite moins de calculs. La taille peut être appliquée pendant ou après l'entraînement, avec des techniques telles que la taille de magnitude, qui élimine les poids en dessous d'un certain seuil.

Les stratégies de taille comprennent la taille structurée, qui élimine les neurones ou les filtres entiers, et la taille non structurée, qui enlève les poids individuels. La taille structurée conduit souvent à des modèles plus efficaces sur les accélérateurs matériels.

Combiner quantification et taille

L'application de la quantification et de la taille peut optimiser de façon significative les modèles profonds pour le déploiement des bords. Le processus consiste généralement à tailler le modèle d'abord pour réduire la taille et la complexité, puis à quantifier pour compresser davantage le modèle et améliorer la vitesse d'inférence.

Des techniques telles que le réglage fin après taille et la quantification aident à récupérer la perte de performance potentielle. La compatibilité matérielle devrait également être considérée pour maximiser les avantages.

Conseils de mise en œuvre

• Commencez par tailler pour enlever les poids redondants.
• Utilisez la formation de quantification-connaissant pour une meilleure rétention de précision.
• Testez le modèle optimisé sur le matériel cible pour obtenir des gains de performance.
• Finissez le modèle après avoir appliqué les deux techniques.
• Surveiller la précision pour assurer une dégradation minimale.