Kuidas suurendada testi kiirust ilma mudelit uuesti treenimata?

Modelli kiiruse suurendamiseks testimise etapis ilma uuesti treenimata saab kasutada mitmeid lähenemisviise:

• Inferentsi optimeerimine: kasutada kiiremaid teeke või raamistikke, mis toetavad riistvara kiirendust (näiteks TensorRT, ONNX Runtime).
• Mudelite kvantimine: vähendada kaalude täpsust (näiteks float32-st int8-ni), et kiirendada arvutusi ja vähendada mälu.
• Pruning (pügamine) mudelis: eemaldada vähem olulised kaalud või neuronid, et suurendada kiirust ja vähendada suurust.
• Partii töötlemine: töödelda mitu sisendit korraga, et paremini ressursse kasutada.
• Tulemuste vahemälu: kui sisendid korduvad, saab tulemusi vahemällu salvestada kiireks juurdepääsuks.

Näide ONNX Runtime kasutamisest inferentsi kiirendamiseks:

import onnxruntime as ort

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

Seega, ilma uuesti treenimata, saab testimise kiirust tõsta, optimeerides inference protsessi ise.