Что такое квантизация моделей?

Квантизация моделей — это процесс преобразования весов и активаций нейронной сети из формата с плавающей точкой (например, float32) в более компактный формат с меньшим числом бит (например, int8 или int16). Цель квантизации — уменьшить размер модели и ускорить её работу, особенно на устройствах с ограниченными ресурсами (мобильные телефоны, встроенные системы).

Преимущества квантизации:

• Снижение объёма памяти, необходимой для хранения модели.
• Ускорение вычислений за счёт использования более простых операций с целыми числами.
• Снижение энергопотребления.

Недостатки:

• Возможна потеря точности модели из-за округлений и уменьшения разрядности.

Пример: при квантизации весов из float32 в int8 значения весов масштабируются и округляются, что позволяет использовать 8-битные операции вместо 32-битных.

В популярных библиотеках, таких как TensorFlow Lite или PyTorch, есть встроенные инструменты для квантизации моделей, которые позволяют автоматически или вручную выполнять этот процесс.