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एज उपकरणों पर गहरी सीखने के मॉडल को तैनात करने के लिए अपने आकार और कम्प्यूटेशनल दक्षता को अनुकूलित करने की आवश्यकता होती है। क्वांटाइजेशन और प्रूनिंग दो तकनीकें हैं जो प्रदर्शन को बनाए रखते हुए मॉडल जटिलता को कम करने में मदद करती हैं। यह लेख इन विधियों को प्रभावी ढंग से एज तैनाती के लिए लागू करने के तरीके पर चर्चा करता है।
अनुकूलन
क्वांटाइजेशन में मॉडल मापदंडों और सक्रियण का प्रतिनिधित्व करने के लिए इस्तेमाल की गई संख्याओं की सटीकता को कम करना शामिल है। 32-बिट फ्लोटिंग-पॉइंट नंबर के बजाय, 8-बिट इंटेगर जैसे कम-परिशुद्धता प्रारूपों का उपयोग किया जाता है। यह मेमोरी उपयोग को कम करता है और संगत हार्डवेयर पर अनुमान को गति देता है।
आम मात्रात्मक तकनीक में पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइजेशन और क्वांटाइज़ेशन-एवेयर ट्रेनिंग शामिल है। पोस्ट-ट्रेनिंग क्वांटाइजेशन प्रशिक्षण के बाद क्वांटाइजेशन लागू होता है, जबकि क्वांटाइज़ेशन-एवेयर प्रशिक्षण बेहतर सटीकता के लिए प्रशिक्षण प्रक्रिया के दौरान क्वांटाइज़ेशन को शामिल करता है।
प्रूनिंग को कार्यान्वित करना
प्रूनिंग एक तंत्रिका नेटवर्क से अनावश्यक या कम महत्वपूर्ण भार को हटा देता है। यह एक स्पार्सर मॉडल में परिणाम करता है जिसके लिए कम गणना की आवश्यकता होती है। प्रशिक्षण के दौरान या बाद में प्रूनिंग को लागू किया जा सकता है, जिसमें परिमाण प्रूनिंग जैसी तकनीकें शामिल हैं, जो एक निश्चित सीमा के नीचे वजन को समाप्त करती हैं।
प्रूनिंग रणनीतियों में संरचित छंटाई शामिल है, जो पूरे न्यूरॉन्स या फिल्टर को हटा देता है, और असंरक्षित छंटाई, जो व्यक्तिगत वजन को हटा देता है। संरचित छंटाई अक्सर हार्डवेयर त्वरक पर अधिक कुशल मॉडल की ओर जाता है।
संगम क्वेंटाइजेशन और प्रूनिंग
दोनों मात्रात्मक और छंटाई को लागू करने से किनारे की तैनाती के लिए गहरे मॉडल को काफी हद तक अनुकूलित किया जा सकता है। प्रक्रिया में आम तौर पर मॉडल को पहले छंटनी करना शामिल है, इसके बाद मॉडल को आगे बढ़ाने और अनुमान की गति में सुधार करने के लिए मात्रात्मककरण किया जाता है।
मॉडल सटीकता को बनाए रखने के लिए सावधानीपूर्वक अंशांकन आवश्यक है। तकनीक जैसे कि प्रूनिंग और क्वांटाइजेशन के बाद ठीक ट्यूनिंग संभावित प्रदर्शन हानि को पुनर्प्राप्त करने में मदद करते हैं। हार्डवेयर संगतता को लाभों को अधिकतम करने के लिए भी विचार किया जाना चाहिए।
कार्यान्वयन युक्तियाँ
- अनावश्यक वजन को दूर करने के लिए छंटनी शुरू करें।
- बेहतर सटीकता बनाए रखने के लिए क्वांटाइज़ेशन-एवेयर प्रशिक्षण का उपयोग करें।
- प्रदर्शन लाभ के लिए लक्ष्य हार्डवेयर पर अनुकूलित मॉडल का परीक्षण करें।
- दोनों तकनीकों को लागू करने के बाद मॉडल को ठीक-ट्यून करें।
- न्यूनतम गिरावट सुनिश्चित करने के लिए सटीकता की निगरानी करें।