Kaip padidinti testo greitį be modelio pakartotinio mokymo?

Siekiant padidinti modelio greitį testavimo etape be pakartotinio mokymo, galima naudoti keletą metodų:

• Inferencijos optimizavimas: naudoti greitesnes bibliotekas ar karkasus, kurie palaiko aparatinės įrangos pagreitinimą (pvz., TensorRT, ONNX Runtime).
• Modelio kvantizavimas: sumažinti svorių tikslumą (pvz., nuo float32 iki int8), siekiant pagreitinti skaičiavimus ir sumažinti atmintį.
• Pruning (apkarpymas) modelio: pašalinti nereikšmingus svorius ar neuronų, kad sumažintumėte dydį ir padidintumėte greitį.
• Batching (partijų apdorojimas): vienu metu apdoroti kelis įėjimus, geriau išnaudojant išteklius.
• Rezultatų talpykla: jei įėjimai kartojasi, rezultatus galima talpykloje saugoti greitam prieigai.

Pavyzdys, kaip naudoti ONNX Runtime, kad pagreitintumėte inferenciją:

import onnxruntime as ort

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

Taip, be pakartotinio mokymo, galima pagreitinti testavimą, optimizuojant patį inferencijos procesą.