Hogyan növelhető a sebesség a teszten anélkül, hogy újra tanítanánk a modellt?

A modell sebességének növelése a tesztelési szakaszban újra tanítás nélkül több megközelítéssel is elérhető:

• Inferencia optimalizálása: gyorsabb könyvtárak vagy keretrendszerek használata, amelyek támogatják a hardver gyorsítást (pl. TensorRT, ONNX Runtime).
• Modell kvantálása: a súlyok pontosságának csökkentése (pl. float32-ről int8-ra) a számítások gyorsítása és a memória csökkentése érdekében.
• Model pruning (metszés): nem jelentős súlyok vagy neuronok eltávolítása a méret csökkentése és a sebesség növelése érdekében.
• Batching (csomagolás): több bemenet egyidejű feldolgozása a jobb erőforrás-használat érdekében.
• Eredmények cache-elése: ha a bemenetek ismétlődnek, az eredményeket gyors hozzáférés érdekében lehet cache-elni.

Példa az ONNX Runtime használatára az inferencia gyorsítására:

import onnxruntime as ort

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

Így, újra tanítás nélkül, az inferencia folyamatának optimalizálásával gyorsítható a tesztelés.