Моделди кайра окутпай тесттеги ылдамдыкты кантип көбөйтүү керек?

Моделдин тест этапында кайра окутпастан ылдамдыгын арттыруу үчүн бир нече ыкмалар колдонулушу мүмкүн:

• Inference'нин оптималдаштырылышы: аппараттык ылдамдатууну колдогон тезирээк китепканалар же рамкаларды колдонуу (мисалы, TensorRT, ONNX Runtime).
• Моделдин квантталуусу: салмактардын тактыгын төмөндөтүү (мисалы, float32ден int8ге) эсептөөлөрдү тездетүү жана эс тутумду кыскартуу үчүн.
• Pruning (кесүү) модели: маанилүү эмес салмактарды же нейрондорду алып салуу, өлчөмүн кыскартуу жана ылдамдыгын арттыруу.
• Batching (топтоо): бир нече кириштерди бир убакта иштетүү ресурстарды натыйжалуу колдонуу үчүн.
• Натыйжаларды кэшке салуу: эгер кириштер кайталанса, натыйжаларды тез кирүү үчүн кэшке салуу.

ONNX Runtime колдонуп inference'ни тездетүү мисалы:

import onnxruntime as ort

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

Ушул жол менен, кайра окутпастан, inference процесси оптималдаштырылган аркылуу тесттерди тездетүүгө болот.