Modeli yenidən öyrətmədən testdə sürəti necə artırmaq olar?

Modelin test mərhələsində yenidən təlim etmədən sürətini artırmaq üçün müxtəlif yanaşmalar istifadə oluna bilər:

• İnferensiyanın optimallaşdırılması: hardware sürətləndirməsini dəstəkləyən daha sürətli kitabxanalar və ya çərçivələrdən istifadə etmək (məsələn, TensorRT, ONNX Runtime).
• Modelin kvantlaşdırılması: çəkilərin dəqiqliyini azaltmaq (məsələn, float32-dən int8-ə) hesablamaları sürətləndirmək və yaddaşı azaltmaq üçün.
• Modelin pruning (kəsilməsi): önəmli olmayan çəkiləri və ya neyronları çıxarmaq, ölçünü kiçiltmək və sürəti artırmaq.
• Partiyalaşdırma: birdən çox girişin eyni zamanda işlənməsi resursların daha yaxşı istifadəsi üçün.
• Nəticələrin keşi: əgər girişlər təkrarlanırsa, nəticələri keşləmək və sürətli giriş üçün istifadə etmək.

ONNX Runtime istifadə edərək inferensiyanı sürətləndirmək nümunəsi:

import onnxruntime as ort

session = ort.InferenceSession('model.onnx')
inputs = {session.get_inputs()[0].name: input_data}
outputs = session.run(None, inputs)

Beləliklə, yenidən təlim etmədən, inferensiya prosesini optimallaşdırmaqla testləri sürətləndirmək mümkündür.