Millised on võimalused mudeli suuruse vähendamiseks kvaliteeti säilitades?

On mitmeid meetodeid masinõppe mudeli suuruse vähendamiseks kvaliteeti säilitades:

• Kvantiseerimine: mudeli kaalude täpsuse vähendamine (näiteks float 32-bitist kuni int 8-bitini), mis vähendab suurust ja kiirendab inferentsi ilma olulise kvaliteedikadu.

• Pruning (pügamine): vähem oluliste või tähtsusetute kaalude ja neuronite eemaldamine, mis vähendab suurust ja arvutuslikku keerukust.

• Teadmiste destillatsioon: väikese mudeli (õpilase) treenimine suure mudeli (õpetaja) prognooside põhjal, võimaldades saada kompaktse mudeli sarnase kvaliteediga.

• Kompresseerimine spetsiaalsete formaatide abil: kasutada vorminguid nagu TensorFlow Lite või ONNX, mis optimeerivad mudeli salvestamist.

• Arhitektuuri optimeerimine: valida kompaktsemad arhitektuurid või kasutada NAS (Neural Architecture Search) meetodeid tõhusate mudelite leidmiseks.

TensorFlow Lite näide kvantiseerimisest:

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)