Kokie būdai yra sumažinti modelio dydį išlaikant kokybę?

Yra keletas būdų sumažinti mašininio mokymosi modelio dydį išlaikant kokybę:

• Kvantizacija: sumažinti modelio svorių tikslumą (pavyzdžiui, nuo float 32 iki int 8), tai sumažina dydį ir pagreitina inferenciją be reikšmingo kokybės praradimo.

• Pruning (iškirpimas): pašalinti nereikšmingus arba mažai svarbius svorius ir neuronus, tai sumažina dydį ir skaičiavimo sudėtingumą.

• Žinios distiliacija: mokyti mažą modelį (studentą) remiantis didelio modelio (mokytojo) prognozėmis, tai leidžia gauti kompaktišką modelį su artima kokybe.

• Kompresija naudojant specialius formatus: naudoti formatus kaip TensorFlow Lite arba ONNX, kurie optimizuoja modelio saugojimą.

• Architektūros optimizavimas: pasirinkti kompaktiškesnes architektūras arba naudoti NAS (Neural Architecture Search) metodus efektyviems modeliams rasti.

TensorFlow Lite pavyzdys kvantizacijai:

import tensorflow as tf
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model('model_dir')
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_quant_model = converter.convert()
with open('model_quant.tflite', 'wb') as f:
    f.write(tflite_quant_model)