Uzak cihazlarda derin öğrenme modellerini işletmek, boyutlarını ve hesaplama verimliliğini optimize etmek gerektirir. Quantization ve pruning, performans devam ederken modellemeye yardımcı olan iki tekniktir.Bu makale, bu yöntemlerin kenar dağıtım için nasıl etkili bir şekilde uygulanması gerektiğini tartışır.

Sayılamanın anlaşılması

Quantization, model parametreleri ve aktivasyonları temsil etmek için kullanılan sayıların doğruluğunu içerir. 32-bit yüzen sayı yerine, 8bit tamsa gibi daha düşük orantılı formatlar kullanılır.Bu, bellek kullanımını ve hızları uyumlu donanıma azaltır.

Yaygın ölçüm teknikleri, eğitim sonrası ölçümleme ve ölçümleme-aware eğitimi içerir. Posta-eğitim ölçümleme eğitiminden sonra ölçümleme uygulanır, niceleştirme-aware eğitimi daha iyi doğruluk için eğitim sürecinde niceleme içerir.

Pruning

Pruning, bir sinir ağından gereksiz veya daha az önemli ağırlıkları ortadan kaldırır. Bu sonuçlar daha az hesaplama gerektiren bir s ⁇ modelinde uygulanabilir. Pruning, büyük bir eşiğin altında olan tekniklerle uygulanabilir.

Pruning stratejileri, tüm nöronları veya filtreleri ortadan kaldıran ve yapılandırılmamış bir pruning içerir, ki bu da bireysel ağırlıkları kaldırır. Yapılı pruning genellikle donanım hızlandırıcıları üzerinde daha verimli modellere yol açar.

Quantization ve Pruning

Her iki ölçümleme ve pruning, kenar dağıtım için derin modelleri önemli ölçüde optimize edebilir. Süreç genellikle boyutu ve karmaşıklığı azaltmak için önce modeli gözden geçirmeyi içerir ve modeli daha da sıkıştırarak ve inference hızını artırmak için ölçümler yaparak takip eder.

Bakımcı kalibrasyon, model doğruluğu korumak için gereklidir.Zoruning ve ölçümleme potansiyel performans kaybı kurtarma yardımcı olur. Donanım uyumluluğu da en iyi avantajlar olarak kabul edilmelidir.

Uygulama İpuçları

  • Red dışı ağırlıkları kaldırmak için pruning ile başlayın.
  • Daha iyi doğruluk tutma için sayısal eğitim kullanın.
  • Performans kazanımlar için hedef donanım üzerinde optimize edilmiş modeli test edin.
  • Her iki tekniği uygulamadan sonra modeli güzel-tune.
  • En az bozulmayı sağlamak için doğruluk izleyin.