Hoe verhoog je de snelheid tijdens de test zonder het model opnieuw te trainen?

Om de snelheid van het model tijdens de testfase te verhogen zonder opnieuw te trainen, kunnen verschillende benaderingen worden gebruikt:

• Optimalisatie van inferentie: gebruik snellere bibliotheken of frameworks die hardwareversnelling ondersteunen (bijvoorbeeld TensorRT, ONNX Runtime).
• Quantisatie van het model: verlaag de precisie van de gewichten (bijvoorbeeld van float32 naar int8) om de berekeningen te versnellen en het geheugen te verminderen.
• Pruning (snoeien) van het model: verwijder onbelangrijke gewichten of neuronen om de grootte te verkleinen en de snelheid te verhogen.
• Batchverwerking: verwerk meerdere invoer tegelijk voor een beter gebruik van de bronnen.
• Caching van resultaten: als de invoer zich herhaalt, cache dan de resultaten voor snelle toegang.

Voorbeeld van het gebruik van ONNX Runtime om inferentie te versnellen:

import onnxruntime as ort

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

Op deze manier, zonder opnieuw te trainen, kan de testfase worden versneld door het optimaliseren van het inferentieproces.