Keyfiyyəti qoruyaraq modelin ölçüsünü azaltma yolları hansılardır?

Maşın öyrənmə modelinin ölçüsünü keyfiyyətini qoruyaraq azaltmaq üçün bir neçə metod mövcuddur:

• Kvantlaşdırma: modelin çəkilərinin dəqiqliyini azaltmaq (məsələn, 32-bit float-dan 8-bit int-ə), bu ölçünü kiçiltir və inferensiyanı sürətləndirir, əhəmiyyətli keyfiyyət itkisi olmadan.

• Pruning: önəmli olmayan və ya az əhəmiyyətli çəkiləri və neyronları silmək, bu ölçünü və hesablama mürəkkəbliyini azaldır.

• Knowledge distillation: böyük modelin (müəllim) proqnozlarına əsaslanaraq kiçik model (şagird) öyrətmək, bu da yaxın keyfiyyətlə kompakt model əldə etməyə imkan verir.

• Xüsusi formatlar vasitəsilə sıxışdırma: TensorFlow Lite və ya ONNX kimi formatlardan istifadə etmək, bu formatlar modelin saxlanmasını optimallaşdırır.

• Arxitekturanın optimallaşdırılması: daha kompakt arxitekturaları seçmək və ya NAS (Neural Architecture Search) metodlarından istifadə edərək effektiv modellər tapmaq.

TensorFlow Lite-də kvantlaşdırma nümunəsi:

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model_dir')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_quant_model = converter.convert()
with open('model_quant.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_quant_model)