Jak zvýšit rychlost na testu bez opětovného tréninku modelu?

Pro zvýšení rychlosti modelu ve fázi testování bez opětovného tréninku lze použít několik přístupů:

• Optimalizace inference: použití rychlejších knihoven nebo rámců podporujících hardwarové zrychlení (například TensorRT, ONNX Runtime).
• Kvantizace modelu: snížení přesnosti vah (například z float32 na int8) pro urychlení výpočtů a snížení paměti.
• Pruning (ořezávání) modelu: odstranění méně důležitých vah nebo neuronů ke zmenšení velikosti a zvýšení rychlosti.
• Batching (zpracování ve skupinách): současné zpracování více vstupů pro lepší využití zdrojů.
• Cacheování výsledků: pokud se vstupy opakují, lze výsledky uložit do mezipaměti pro rychlý přístup.

Příklad použití ONNX Runtime ke zrychlení inference:

import onnxruntime as ort

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

Tímto způsobem lze bez opětovného tréninku urychlit testování optimalizací samotného procesu inference.