Ինչպես ավելացնել արագությունը թեստում՝ առանց մոդելի նորից ուսուցանելու?

Մոդելի արագությունը մեծացնելու համար փորձարկման փուլում առանց վերապատրաստման, կարող եք օգտագործել մի քանի մոտեցումներ՝

• Inference-ի օպտիմալացում: օգտագործել ավելի արագ գրադարաններ կամ շրջանակներ, որոնք աջակցում են հագեցած արագացուցիչներին (օրինակ՝ TensorRT, ONNX Runtime):
• Մոդելի քվանտավորում: նվազեցնել քաշերի ճշգրտությունը (օրինակ՝ float32-ից՝ int8) հաշվարկների արագացման և հիշողության նվազեցման համար:
• Pruning (կտրում) մոդելը: հեռացնել աննշան քաշերը կամ նյարդային նյարդերը՝ չափը նվազեցնելու և արագությունը բարձրացնելու համար:
• Batching (խմբագրում): միաժամանակ մի քանի մուտք գործարկել՝ ռեսուրսների ավելի լավ օգտագործման համար:
• Արդյունքների cache-ավորում: եթե մուտքերը կրկնվում են, արդյունքները կարող են cache-վել՝ արագ մուտք գործելու համար:

Օրինակ՝ ONNX Runtime-ի օգտագործումը inference արագացնելու համար՝

import onnxruntime as ort

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

Այսպիսով, առանց վերապատրաստման, կարող եք արագացնել փորձարկումները՝ օպտիմալացնելով ինֆերենսի գործընթացը: