Мобилдик моделдер үчүн пост-тажрыйба кванттоо эмне?

Тренингтен кийин кванттоо — бул нейрондук тармактарды оптималдаштыруу ыкмасы, ал моделдин окутулушунан кийин колдонулат. Ал моделдин өлчөмүн кыскартат жана мобилдик жана edge түзмөктөрүндө иштөө ылдамдыгын жогорулатат, салмактардын жана активдүүлүктөрдүн тактыгын төмөндөтүү аркылуу (мисалы, 32-бит floatтан 8-битке бүтүн сандарга).

Негизги артыкчылыктары:

• Моделди сактоо үчүн керектүү эс тутумдун көлөмүн кыскартуу.
• Ишенимдүүлүк убактысын жана энергия керектөөнү азайтуу.

Процесс адатта төмөнкүлөрдү камтыйт:

1. Моделдин салмактарын кванттоо.
2. (Ыңгайлаштырылган) активдүүлүктөрдү калибрлөө маалыматтар топтому аркылуу кванттоо.

Бул ресурстар чектелген түзмөктөрдө моделдерди кайра окутпастан же минимал кошумча жөндөөлөр менен иштетүүгө мүмкүндүк берет.