Hoe balanceer je de responssnelheid van het model en de grootte van het model?

De balans tussen de responssnelheid van het model en de grootte ervan is een compromis tussen prestaties en middelen. Om deze balans te optimaliseren, kunnen de volgende benaderingen worden gebruikt:

• Gebruik van lichte architecturen: bijvoorbeeld MobileNet, DistilBERT, TinyML-modellen, die vanaf het begin kleiner en sneller zijn.
• Quantisatie: het verminderen van de precisie van de gewichten (bijvoorbeeld van float32 naar int8) vermindert de grootte van het model en versnelt de inferentie met minimale kwaliteitsverlies.
• Pruning (snoeien): het verwijderen van onbelangrijke gewichten en neuronen vermindert de grootte en versnelt de werking.
• Knowledge distillatie: het trainen van een klein model op basis van een groot model, waarbij de kwaliteit behouden blijft bij een kleinere omvang.
• Code-optimalisatie en gebruik van hardwareversnelling: bijvoorbeeld het gebruik van TensorRT, ONNX Runtime, Core ML, die de inferentie versnellen.

Voorbeeld: als je een groot model hebt met hoge precisie maar een trage reactie, kun je kwantisatie en pruning toepassen om de grootte te verkleinen en de werking te versnellen, terwijl je een acceptabele kwaliteit behoudt.